Как быстро изменить яркость изображения с помощью python + OpenCV?

у меня есть последовательность изображений. Мне нужна средняя яркость этих изображений.

первый пример (очень медленно):

img = cv2.imread('test.jpg') #load rgb image
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) #convert it to hsv

for x in range(0, len(hsv)):
    for y in range(0, len(hsv[0])):
        hsv[x, y][2] += value

img = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imwrite("image_processed.jpg", img)

второй пример (быстро)

hsv += value

этот пример очень быстрый, но он меняет все значения HSV (мне нужно изменить только V (яркость))

8
image-processing numpy opencv python

6 ответов

Slice чтобы выбрать только третий канал, а затем изменить эти элементы -

hsv[:,:,2] += value
11

Я знаю, что этот вопрос немного старый, но я думал, что могу опубликовать полное решение, которое сработало для меня (заботится о ситуации переполнения, насыщая 255):

def increase_brightness(img, value=30):
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h, s, v = cv2.split(hsv)

    lim = 255 - value
    v[v > lim] = 255
    v[v <= lim] += value

    final_hsv = cv2.merge((h, s, v))
    img = cv2.cvtColor(final_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    return img

Это можно использовать следующим образом:

frame = increase_brightness(frame, value=20)
7

итерация по всему изображению для внесения изменений не является очень масштабируемой опцией в opencv, Opencv предоставляет множество методов и функций для выполнения арифметических операций над данным изображением.

вы можете просто разделить преобразованное изображение HSV в отдельных каналах, а затем обработать канал V соответственно как:

img = cv2.imread('test.jpg') #load rgb image
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) #convert it to hsv

h, s, v = cv2.split(hsv)
v += 255
final_hsv = cv2.merge((h, s, v))

img = cv2.cvtColor(final_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imwrite("image_processed.jpg", img)
5

надеюсь, что это полезно для кого-то

@Divakar ответ Python, OpenCV: увеличение яркости изображения без переполнения массива UINT8

mImage = cv2.imread('image1.jpg')

hsvImg = cv2.cvtColor(mImage,cv2.COLOR_BGR2HSV)

value = 0

vValue = hsvImg[...,2]
hsvImg[...,2] = np.where((255-vValue)<value,255,vValue+value)

plt.subplot(111), plt.imshow(cv2.cvtColor(hsvImg,cv2.COLOR_HSV2RGB))
plt.title('brightened image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

для уменьшения яркости 

mImage = cv2.imread('image1.jpg')

hsvImg = cv2.cvtColor(mImage,cv2.COLOR_BGR2HSV)

# decreasing the V channel by a factor from the original
hsvImg[...,2] = hsvImg[...,2]*0.6

plt.subplot(111), plt.imshow(cv2.cvtColor(hsvImg,cv2.COLOR_HSV2RGB))
plt.title('brightened image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
1
import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('image.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

v = image[:, :, 2]
v = np.where(v <= 255 - increase, v + increase, 255)
image[:, :, 2] = v

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_HSV2BGR)

cv2.imshow('Brightness', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
0

другие ответы предлагают делать насыщение "вручную", используя все виды магии numpy, но вы также можете использовать cv2.add () и пусть OpenCV обработает это для вас:

import cv2
import numpy as np

image = cv2.read('image.png')
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
value = 42 #whatever value you want to add
cv2.add(hsv[:,:,2], value, hsv[:,:,2])
image = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imwrite('out.png', image)
0