Question

我希望能够修复所有图像的不均匀亮度/亮度（希望获得所有亮度）。在获得我的循环图像的亮度通道与我的参考图像之间的差异之后。我添加差异并将其保存到新图像...但是在检查新图像后，我意识到我的亮度仍然不均匀......我的编码有什么问题吗？任何帮助或纠正表示赞赏。我已经在LAB和HSV颜色空间上尝试了这个代码，仍然是相同的。下面是代码和我得到的几个结果。

from PIL import Image
import numpy as np
import cv2


path = 'R:\\Temp\\zzzz\\AlignedPhoto_in_PNG\\'
path1 = 'R:\\Temp\\zzzz\\Testing1\\'


img = cv2.imread(path + 'aligned_IMG_1770.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
a = np.mean(img[:,:,0])

for i in range (1770,1869):
    img1 = cv2.imread(path + 'aligned_IMG_%d.png'%(i))
    img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    img1[:,:,0], img1[:,:,1], img1[:,:,2] = cv2.split(img1)
    print(img1[:,:,0])
    b = np.mean(img1[:,:,0])
    diff= b-a
    print(diff)
    img1[:,:,0] = img1[:,:,0] + diff
    img1 = cv2.merge([img1[:,:,0], img1[:,:,1], img1[:,:,2]])
    print(img1[:,:,0])
    img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    cv2.imwrite(path1 + 'Testing1_%d.png'%(i), img1)

此外，关于如何编辑现有代码以确保在添加差异后，新值不超过LAB中亮度通道的最大/最小范围或HSV中值/通道的最大/最小范围的任何指导？我在添加之后意识到如果新值> 255，则值跳转到从1开始计数。我搜索了如何修复此问题或设置范围但我不明白该怎么做

下面是我从上面的代码得到的一些图像结果。希望这有助于识别我的代码出了什么问题，因为在添加差异后，我仍然会为新图像获得不均匀的亮度。

[[ 39  39  39 ...,  38  38  36]
 [ 39  38  39 ...,  39  39  39]
 [ 40  40  40 ...,  39  39  39]
 ..., 
 [119 119 122 ..., 165 166 167]
 [118 118 120 ..., 169 166 166]
 [115 116 117 ..., 175 169 167]]
0.0
[[ 39  39  39 ...,  38  38  36]
 [ 39  38  39 ...,  39  39  39]
 [ 40  40  40 ...,  39  39  39]
 ..., 
 [119 119 122 ..., 165 166 167]
 [118 118 120 ..., 169 166 166]
 [115 116 117 ..., 175 169 167]]
[[  0   0   0 ...,   0   0   0]
 [  0   0   0 ...,   0   0   0]
 [  0   0   0 ...,   0   0   0]
 ..., 
 [117 119 119 ..., 165 163 131]
 [117 117 118 ..., 170 166 131]
 [115 116 116 ..., 176 171 134]]
-1.48181156101
[[255 255 255 ..., 255 255 255]
 [255 255 255 ..., 255 255 255]
 [255 255 255 ..., 255 255 255]
 ..., 
 [115 117 117 ..., 163 161 129]
 [115 115 116 ..., 168 164 129]
 [113 114 114 ..., 174 169 132]]
[[  0   0   0 ...,   0   0   0]
 [  0   0   0 ...,   0   0   0]
 [  0   0   0 ...,   0   0   0]
 ..., 
 [  0  97 115 ..., 165 164 165]
 [  0  96 114 ..., 169 166 164]
 [  0  95 113 ..., 175 170 166]]
-3.69765536832
[[253 253 253 ..., 253 253 253]
 [253 253 253 ..., 253 253 253]
 [253 253 253 ..., 253 253 253]
 ..., 
 [253  93 111 ..., 161 160 161]
 [253  92 110 ..., 165 162 160]
 [253  91 109 ..., 171 166 162]]

Answer 1

这就是为什么数学是每个程序员应该具备的技能。

通过添加差异来校正亮度。

所以如果你想要a等于b和diff的总和

a = b + diff

你知道a和be。那你怎么得到差异？

diff = a - b

不是

diff = b - a

否则，您会使较暗的图像变暗，使图像更明亮，而不是将它们带到您的参考平均值...

当然，使用全局偏移会导致超出您的值范围的像素出现问题。你必须解决这个问题。否则你的新意思就错了。

OpenCV_Python：亮度通道操作，试图为所有图像获得相同的亮度

1 个答案: