使用OpenCV执行图像算法（加法和减法）以提亮图像或者使图像变暗

1. 效果图
2. 源码
参考

这篇博客将介绍如何使用OpenCV执行图像算术（加法和减法）。可以通过俩种方法实现：

1. 使用OpenCV的cv2.add和cv2.subtract；

2. 使用Numpy的基本加法和减法运算符。

OpenCV和NumPy 之间有区别；OpenCV执行剪裁，以确保像素值不会超出范围[0，255]；
NumPy将执行模数运算并“环绕”，以确保像素在[0，255]；

图像算法用于创建可以调整亮度和对比度的函数、应用alpha混合和透明度、以及创建类似Instagram的过滤器。

1. 效果图

原始图如下：
画面整体调亮后效果图如下，会发现部分地方已经变白色了~

画面整体调暗后效果图如下，会发现很黑~

2. 源码

# USAGE
# python image_arithmetic.py# 将演示OpenCV和NumPy中加法和减法运算之间的区别/注意事项。
# 以及如何手动调整图像的亮度。import argparseimport cv2
import imutils
# 导入必要的包
import numpy as np  # 进行数值数组处理# 构建命令行参数及解析
# --image 图像路径，非必须
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, default="djfj.jpg",help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())# 图像表现为Numpy数组（无符号8位整形，unint8，[0，255],
# 当执行cv2的加、减位于0~255之外时，会裁剪以保证在[0,255]之间）
added = cv2.add(np.uint8([200]), np.uint8([100]))
subtracted = cv2.subtract(np.uint8([50]), np.uint8([100]))
print("max of 255: {}".format(added))
print("min of 0: {}".format(subtracted))# 使用Numpy算数运算符，将执行模运算或者环绕而不是裁剪，以保证结果位于[0,255]
added = np.uint8([200]) + np.uint8([100])
subtracted = np.uint8([50]) - np.uint8([100])
print("wrap around: {}".format(added))
print("wrap around: {}".format(subtracted))# 加载原始图像并展示
image = cv2.imread(args["image"])
image = imutils.resize(image, width=500)
cv2.imshow("Original", image)# 通过每个像素加定量100提升亮度
M = np.ones(image.shape, dtype="uint8") * 100
added = cv2.add(image, M)
cv2.imshow("Lighter", added)# 相同的方法，每个像素减去50以调暗图像
M = np.ones(image.shape, dtype="uint8") * 50
subtracted = cv2.subtract(image, M)
cv2.imshow("Darker", subtracted)
cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

参考

https://www.pyimagesearch.com/2021/01/19/image-arithmetic-opencv/

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