python opencv 调整彩色图像亮度

可以通过以下方式调整彩色图像的亮度：

1. 使用cv2.cvtColor()函数将BGR图像转换为HSV图像。

2. 调整V通道的值，即亮度值。

3. 使用cv2.cvtColor()函数将HSV图像转换回BGR图像。

下面是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取彩色图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将BGR图像转换为HSV图像
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 调整V通道的值，增加亮度
hsv[:,:,2] += 50

# 将HSV图像转换回BGR图像
result = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们将V通道的值增加了50，这将增加图像的亮度。您可以根据需要调整此值。

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如何用python opencv库 获取图像亮度

您可以使用以下代码来获取图像的平均亮度值：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算平均亮度
mean = cv2.mean(gray)

print('图像平均亮度为：', mean[0])

其中，`cv2.imread` 函数用于读取图像，`cv2.cvtColor` 函数用于将彩色图像转换为灰度图像，`cv2.mean` 函数用于计算图像的平均亮度值。最后输出结果即可。

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import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# RGB彩色图像转换为HSI彩色模型
hsi_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HLS_FULL)

# 分别获取HSI分量
H, L, S = cv2.split(hsi_img)

# 显示各分量图像
cv2.imshow('H', H)
cv2.imshow('S', S)
cv2.imshow('I', L)

# 等待任意按键按下后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()