调节图像 亮度 调节原理：将像素 值 变小，全部色彩变暗；将像素 值 变大，全部色彩变亮。#-*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np fn = "test1.jpg" if __name__ =='__main__': print('loading... %s' % fn) print (u'显示原图') img = cv2 .

cv2 .convertScaleAbs函数是在OpenCV中用来对图像进行缩放和转换的函数。要使用它来自适应调整彩色图像的 亮度 和对比度，你需要计算出图像的直方图，并使用 cv2 .equalizeHist函数对直方图进行均衡化。接下来，你可以使用 cv2 .convertScaleAbs函数来调整图像的 亮度 和对比度。 以下是一段使用 cv2 .convertScaleAbs函数自适应调整彩色图像 亮度 和对比度的...

要计算 图片 的 亮度 平均 值 ，可以使用OpenCV库中的 cv2 .imread()函数读取 图片 ，并将其转换为灰度图像。然后，使用 cv2 .mean()函数计算图像的平均 亮度 值 。具体步骤如下： 1. 引入OpenCV库：首先，需要在代码中导入OpenCV库，以便可以使用其中的函数和方法。 2. 读取 图片 ：使用 cv2 .imread()函数读取指定路径下的 图片 ，并将其保存为变量img。确保路径中包含正确的 图片 文件名和文件类型。 3. 转换为灰度图像：使用 cv2 .cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。将img作为输入参数，并指定转换类型为 cv2 .COLOR_BGR2GRAY。 4. 计算平均 亮度 值 ：使用 cv2 .mean()函数计算灰度图像的平均 亮度 值 。将转换后的灰度图像作为输入参数，并将结果保存在变量mean_value中。 5. 打印结果：使用print()函数打印出平均 亮度 值 。可以将结果格式化为适合阅读的形式。 以下是一个示例代码，用于计算 图片 的 亮度 平均 值 ： import cv2 # 读取 图片 img = cv2 .imread('path_to_image.jpg') # 转换为灰度图像 gray_img = cv2 .cvtColor(img, cv2 .COLOR_BGR2GRAY) # 计算平均 亮度 值 mean_value = cv2 .mean(gray_img) # 打印结果 print(' 图片 的 亮度 平均 值 为: {}'.format(mean_value[0])) 请注意，这里计算的平均 亮度 值 是灰度图像的平均灰度 值 。如有需要，可以根据具体情况对结果进行进一步 处 理或转换。