python - 如何在 OpenCV 中调整图像部分的亮度

Question

我有下图。

如果我将平均亮度绘制为 x 像素位置的函数，我可以看到图像的中心比边缘更亮。

我想使用 OpenCV 纠正这个问题，使整个图像的亮度相同。这可能吗？

编辑:到目前为止我的代码是

import cv2
import pylab

img = cv2.imread('3.jpeg', 1)
cv2.imshow("img",img)

lab= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
cv2.imshow("lab",lab)

l, a, b = cv2.split(lab)

values = []
for c in xrange(l.shape[1]):
    count = 0
    for r in xrange(l.shape[0]):
        count += l[r][c]
    values.append(1.0 * count / l.shape[0])

pylab.figure()
pylab.ylabel('Average Luminance')
pylab.xlabel('X axis')
pylab.plot(values, 'k-')
pylab.show()

Answer 1

我有一个方法，但我今天不想为它编写任何代码，更糟糕的是，我不会说 Python。但是看你是怎么判断亮度不均匀的，自己编码就清楚了。

首先，我会进入Lab 模式(就像您已经做的那样)，然后拆分 channel 。保留a 和b channel 以备后用。

现在使用 Lightness (L) channel 并用大半径对其进行模糊处理 - 这将消除所有高频变化并仅保留您想要的低频变化排除。假设新的模糊 channel 在最小值 110 和最大值 125 之间变化。从所有值中减去 110，图像中每个位置的值现在都在 0 到 15 之间。

现在从原始的、未模糊的 Lightness channel 中减去 0..15 之间的值以去除低频变化，然后将修改后的 Lightness 与原始的 a 重新组合和 b channel 。

我希望你说得够清楚了——如果还不清楚，请尽管问!

与构造抛物线来匹配光衰减相比，此方法的优势在于，无论亮度随 x、y、对角线或其他方式变化，它都会起作用。