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OpenCVで画像の明るさを自動的に調整するnn nnnnn タグ:n n n n n n nnnnnnn 質問n nnnnnnOpenCVの特定の値に画像の明るさを調整したい。たとえば、次の画像を考えてみましょう。nn私は明るさを次のように計算します:n import cv2nimg = cv2.imread(filepath)ncols, rows = img.shapenbrightness = numpy.sum(img) / (255 * cols * rows)nそして、私は平均明るさが35%になります。たとえば、66%にするには、次のようにします。n minimum_brightness = 0.66nalpha = brightness / minimum_brightnessnbright_img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha = alpha, beta = 255 * (1 – alpha))nそして、私は50%透明ベールを持っているようなイメージを取得します:nn私はバイアスだけを使ってこの効果を避けることができます:n bright_img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha = 1, beta = 128)nまた、画像にはベールがあるようです。nnたとえば、Photoshopで150で明るさ調整を行うと、結果は大丈夫です。nnしかし、これは自動ではなく、目標の明るさを与えません。nより自然な結果のためにガンマ補正またはヒストグラム同等化のいずれかでそれを行うことができますが、trial-and-error以外のターゲットの明るさを取得する簡単な方法はありません。nターゲットに自動的に明るさを調整することに成功した人はいますか?n更新nKanatが提案した:n bright_img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha = 1, beta = 255 * (minimum_brightness – brightness))n結果はより良いですが、まだベールがあります:nnYves Dautoloinはbeta = 0を維持することを提案したので、ターゲットの明るさを得るためにalpha = minimum_brightness / brightnessを調整しました:n ratio = brightness / minimum_brightnessnif ratio >= 1:n print(“Image already bright enough”)n return imgn# Otherwise, adjust brightness to get the target brightnessnreturn cv2.convertScaleAbs(img, alpha = 1 / ratio, beta = 0)n結果は良いです:nnnnnnnnn ベストアンサーn nnnnnnヒストグラムクリッピングでコントラスト最適化を使用して明るさを自動的に調整することができます。ヒストグラムクリップパーセント(clip_hist_percent)を増やすことで、ターゲットの明るさを増やすことができます。 25%のクリッピングの結果は次のとおりですnnアルファとベータは自動的に計算されますnアルファ3.072289156626506nベータ-144.3975903614458nnここにクリッピングの視覚化があります。青(オリジナル)、オレンジ(自動調整後)。nクリッピングが35%の結果nnアルファ3.8059701492537314nベータ-201.71641791044777n他の方法は、 Histogram方程式またはCLAHE を使用することができます。n import cv2nimport numpy as npn# from matplotlib import pyplot as pltn# Automatic brightness and contrast optimization with optional histogram clippingndef automatic_brightness_and_contrast(image, clip_hist_percent=25):n gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)n # Calculate grayscale histogramn hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256])n hist_size = len(hist)n # Calculate cumulative distribution from the histogramn accumulator = []n accumulator.append(float(hist[0]))n for index in range(1, hist_size):n accumulator.append(accumulator[index -1] + float(hist[index]))n # Locate points to clipn maximum = accumulator[-1]n clip_hist_percent *= (maximum/100.0)n clip_hist_percent /= 2.0n # Locate left cutn minimum_gray = 0n while accumulator[minimum_gray] = (maximum – clip_hist_percent):n maximum_gray -= 1n # Calculate alpha and beta valuesn alpha = 255 / (maximum_gray – minimum_gray)n beta = -minimum_gray * alphan ”’n # Calculate new histogram with desired range and show histogramn new_hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[minimum_gray,maximum_gray])n plt.plot(hist)n plt.plot(new_hist)n plt.xlim([0,256])n plt.show()n ”’n auto_result = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)n return (auto_result, alpha, beta)nimage = cv2.imread(‘1.png’)nauto_result, alpha, beta = automatic_brightness_and_contrast(image)nprint(‘alpha’, alpha)nprint(‘beta’, beta)ncv2.imshow(‘auto_result’, auto_result)ncv2.imwrite(‘auto_result.png’, auto_result)ncv2.imshow(‘image’, image)ncv2.waitKey()nnnnnnnn n n n n n n nnnn n sourcen nnnnnn 画像の明るさのコントラストとガンマを調整するn nnnnnnn 画像の明るさを効率的に調整する方法n nnnnnnn Python + OpenCVで画像の明るさを高速に変更するには?n nnnnnnn OpenCVを使用した紙のカラー写真の自動コントラストと明るさの調整n nnnnnnn iphoneシミュレータの明るさは調整可能ですか?n nnnnnnn JavaでBufferedImageの明るさとコントラストを調整するn nnnnnnn 明るさを調整するために画像内のピクセルを拡大縮小する方法は?n nnnnnnn 色の明るさを調整するにはどうすればよいですか?n nnnnnnn C#を使用して画面の明るさを調整するn nnnnnnn プログラムで画面の明るさを調整する方法はありますか?