python实现图像的白平衡，破坏图像的白平衡（冷、暖）和调节图像的亮度

白平衡：

让实际环境中白色的物体在你拍摄的画面中也呈现出“真正”的白色。不同性质的光源会在画面中产生不同的色彩倾向，比如说，蜡烛的光线会使画面偏橘黄色，而黄昏过后的光线则会为景物披上一层蓝色的冷调。而我们的视觉系统会自动对不同的光线作出补偿，所以无论在暖调还是冷调的光线环境下，我们看一张白纸永远还是白色的。但相机则不然，它只会直接记录呈现在它面前的色彩，这就会导致画面色彩偏暖或偏冷。

破坏白平衡：

使图像偏暖或者偏冷。

思路：
白平衡的思想是将三原色的成分比例变得近似相同，而破坏白平衡则相反，增大b分量所占比例实现冷色调，增大r分量所占比例实现暖色调。
代码如下：

import cv2
import numpy as np
import os# 将PNG文件夹下的所有图片批量处理
file = 'PNG/'
a = os.listdir(file)
print('done')
for shu in a:img = cv2.imread(file + shu, 1)height = img.shape[0]width = img.shape[1]dst = np.zeros(img.shape, img.dtype)# 1.计算三通道灰度平均值imgB = img[:, :, 0]imgG = img[:, :, 1]imgR = img[:, :, 2]# 下述3行代码控制白平衡或者冷暖色调，下例中增加了b的分量，会生成冷色调的图像，# 如要实现白平衡，则把两个+10都去掉；如要生成暖色调，则增加r的分量即可。bAve = cv2.mean(imgB)[0]gAve = cv2.mean(imgG)[0] + 10rAve = cv2.mean(imgR)[0] + 10aveGray = (int)(bAve + gAve + rAve) / 3# 2计算每个通道的增益系数bCoef = aveGray / bAvegCoef = aveGray / gAverCoef = aveGray / rAve# 3使用增益系数imgB = np.floor((imgB * bCoef))  # 向下取整imgG = np.floor((imgG * gCoef))imgR = np.floor((imgR * rCoef))# 4将数组元素后处理for i in range(0, height):for j in range(0, width):imgb = imgB[i, j]imgg = imgG[i, j]imgr = imgR[i, j]if imgb > 255:imgb = 255if imgg > 255:imgg = 255if imgr > 255:imgr = 255dst[i, j] = (imgb, imgg, imgr)cv2.imwrite('leng/' + shu[:-4] + '_n' + '.png', dst)     # 输出路径

调节亮度

通过调节图像中整体的强度信息来实现。
代码如下：

import cv2
import numpy as np
import osfile1 = 'test/'   # 输入路径  批量处理
file2 = 'test_A/'  # 输出路径
a = os.listdir(file1)
for shu in a:img = cv2.imread(file1 + shu)img2 = np.zeros(img.shape, img.dtype)brightness = cv2.addWeighted(img, 1, img2, 2, -40)cv2.imwrite(file2 + shu[:-4] + '.png', brightness)   # 处理后图像的输出路径

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