如何在opencv或numpy中进行对比度拉伸？

Question

我正试图在我的Python 3应用程序中扩展opencv3 / numpy.ndarray图片的对比度。

我找到了normalize方法，但这似乎相反，例如在10到11的范围内按1到255。 在numpy，我发现没什么容易，但在opencv我遇到了convertScaleAbs function。 我给了它

alpha=255 / (upper_boundary - lower_boundary)

作为缩放和

beta=(- (lower_boundary * (255 / (upper_boundary - lower_boundary)))

作为delta，但是这会产生奇怪的结果，尽管黑色部分进入例如10和250。

我不确定我的数学是否正确。 我还在another question中看到了这个公式newValue = 255 * (oldValue - minValue)/(maxValue - minValue)，但我无法将其应用于convertScaleAbs函数的比例和delta概念，对吗？

编辑： 我还使用normalize，alpha=lower_boundary beta=upper_boundary尝试了and norm_type=cv2.NORM_MINMAX opencv函数，结果是我可以输入0到255之间的数字，但结果图像只有这些亮度值和对比度不太紧张！

这是一个最小的完整可验证示例：

import cv2
image = cv2.imread("Tux.png")
cv2.normalize(image, image, alpha=20, beta=200, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
cv2.namedWindow("TestWindow", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow("Test", image)
cv2.waitKey(0)

我很感谢有关我可能忽略的简单功能或者我可以用来更轻松地（手动）执行此操作的任何提示！