python - OpenCV_Python : Lightness Channel Manipulation, 试图为所有图像获得相同的亮度

标签 python opencv image-processing colors brightness

我希望修复我所有图像的不均匀亮度/亮度(希望获得所有亮度)。
在获得循环图像与引用图像的亮度 channel 差异之后。我添加差异并将其保存到新图像中......但是在检查新图像后,我意识到我仍然得到不均匀的亮度......我的编码有什么问题吗???任何帮助或更正表示赞赏。我在 LAB 和 HSV 颜色空间上都试过这个代码,还是一样。下面是我得到的代码和一些结果。

from PIL import Image
import numpy as np
import cv2


path = 'R:\\Temp\\zzzz\\AlignedPhoto_in_PNG\\'
path1 = 'R:\\Temp\\zzzz\\Testing1\\'


img = cv2.imread(path + 'aligned_IMG_1770.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
a = np.mean(img[:,:,0])

for i in range (1770,1869):
    img1 = cv2.imread(path + 'aligned_IMG_%d.png'%(i))
    img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    img1[:,:,0], img1[:,:,1], img1[:,:,2] = cv2.split(img1)
    print(img1[:,:,0])
    b = np.mean(img1[:,:,0])
    diff= b-a
    print(diff)
    img1[:,:,0] = img1[:,:,0] + diff
    img1 = cv2.merge([img1[:,:,0], img1[:,:,1], img1[:,:,2]])
    print(img1[:,:,0])
    img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    cv2.imwrite(path1 + 'Testing1_%d.png'%(i), img1)

此外,关于如何编辑现有代码以确保添加差异后新值不超过 LAB 中亮度 channel 的最大/最小范围或 HSV 中值 channel 的最大/最小范围的任何指导?添加后我意识到如果新值 >255 ,则值会从 1 开始计数。我在谷歌上搜索了如何解决这个问题或设置范围,但我不明白该怎么做

下面是我从上面的代码中得到的一些图像结果。希望这有助于确定我的代码出了什么问题,因为在添加差异后,新图像的亮度仍然不均匀。
[[ 39  39  39 ...,  38  38  36]
 [ 39  38  39 ...,  39  39  39]
 [ 40  40  40 ...,  39  39  39]
 ..., 
 [119 119 122 ..., 165 166 167]
 [118 118 120 ..., 169 166 166]
 [115 116 117 ..., 175 169 167]]
0.0
[[ 39  39  39 ...,  38  38  36]
 [ 39  38  39 ...,  39  39  39]
 [ 40  40  40 ...,  39  39  39]
 ..., 
 [119 119 122 ..., 165 166 167]
 [118 118 120 ..., 169 166 166]
 [115 116 117 ..., 175 169 167]]
[[  0   0   0 ...,   0   0   0]
 [  0   0   0 ...,   0   0   0]
 [  0   0   0 ...,   0   0   0]
 ..., 
 [117 119 119 ..., 165 163 131]
 [117 117 118 ..., 170 166 131]
 [115 116 116 ..., 176 171 134]]
-1.48181156101
[[255 255 255 ..., 255 255 255]
 [255 255 255 ..., 255 255 255]
 [255 255 255 ..., 255 255 255]
 ..., 
 [115 117 117 ..., 163 161 129]
 [115 115 116 ..., 168 164 129]
 [113 114 114 ..., 174 169 132]]
[[  0   0   0 ...,   0   0   0]
 [  0   0   0 ...,   0   0   0]
 [  0   0   0 ...,   0   0   0]
 ..., 
 [  0  97 115 ..., 165 164 165]
 [  0  96 114 ..., 169 166 164]
 [  0  95 113 ..., 175 170 166]]
-3.69765536832
[[253 253 253 ..., 253 253 253]
 [253 253 253 ..., 253 253 253]
 [253 253 253 ..., 253 253 253]
 ..., 
 [253  93 111 ..., 161 160 161]
 [253  92 110 ..., 165 162 160]
 [253  91 109 ..., 171 166 162]]

最佳答案

这就是为什么数学是每个程序员都应该具备的技能。

您可以通过添加差异来校正亮度。

因此,如果您希望 a 等于 b 和 diff 的总和

a = b + diff

你知道一个和是。那么你如何获得差异?
diff = a - b

不是
diff = b - a

否则,您将使较暗的图像更暗,更亮的图像更亮,而不是将它们带到您的引用值...

当然,使用全局偏移会导致超出您的值范围的像素出现问题。您必须解决此问题。否则,您的新均值将是错误的。

关于python - OpenCV_Python : Lightness Channel Manipulation, 试图为所有图像获得相同的亮度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45371591/

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