Python影象處理特效：影象亮度調整

影象亮度簡單計算公式如下： H(I)=F(I)+C

,其中，H(I)為輸出影象，F(I)為輸入影象，C為影象影象亮度值，取值範圍為[-255,255]之間。

實現的程式碼如下：

#coding:utf-8
%matplotlib  inline
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src = cv2.cvtColor(cv2.imread('../datas/dark.jpg'),cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.imread('../datas/f2.jpg',0)

#調整影象亮度
def brightness(src,cb):
    srcf = src.astype(np.float32)
    dst = np.zeros_like(srcf)
    dst = srcf + cb
    dst = np.clip(dst,0,255)
    dst = np.uint8(dst)
    return dst

執行的結果如下：

原影象：

調整亮度後的影象：

Python影象處理特效：影象亮度調整

開發十年，就只剩下這套架構體系了！ >>>

影象處理七：影象矩

一、影象影象：對應矩陣，每個位置的元素就是該處的畫素；影象矩：一個從數字圖形中計算出來的矩集，通常描述了該影象全域性特徵，並提出了大量的關於該影象不同型別的幾何特徵資訊；(如大小、位置、方向和形狀等)；一階矩：與形狀有關；二階矩：顯示了曲線圍繞直線平均值的擴充套件程度；

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影象處理十：影象反色

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Matlab數字影象處理基礎：影象取樣

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