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对于数字图像变换,设原像素的RGB值为 f(i,j,k),转化后的像素灰度为 g(i,j,k),则常用的线性变换是 g(i,j,k)= af(i,j,k) + b, 其中系数 a 影响图像的对比度,系数 b 影响图像的亮度,具体如下:
(1) a=1时是原图;
(2) a>1时对比度增强,图像看起来更加清晰;
(3) a<1时对比度减弱,图像看起来变模糊;
(4) b影响图像的亮度,随着增加b (b>0)和减小b (b>0),图像整体的灰度值上移或者下移, 也就是图像整体变亮或者变暗, 不会改变图像的对比度
- # -*- coding: utf-8 -*-
- import numpy as np
- import cv2
-
- def Contrast_and_Brightness(alpha, beta, img):
- blank = np.zeros(img.shape, img.dtype)
- # dst = alpha * img + (1-alpha) * blank + beta
- dst = cv2.addWeighted(img, alpha, blank, 1-alpha, beta)
- return dst
-
- cap = cv2.VideoCapture(0)
-
- while (cap.isOpened()):
- ret, frame = cap.read() ##ret返回布尔量
- cv2.imshow('frame', frame)
-
- # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- frame1=Contrast_and_Brightness(1.8, 1.3, frame)
-
- cv2.imshow('frame1', frame1)
- if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
- break
-
- cap.release()
- cv2.destroyAllWindows()
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