Я хочу динамически увеличивать яркость и контрастность изображений, чтобы программа была применима для любых новых изображений.

Question

У меня есть несколько изображений, где мне нужно динамически увеличивать или уменьшать контраст и яркость изображения, чтобы оно было хорошо видно.И программа должна быть динамичной, чтобы она работала даже для новых изображений.Я также хочу, чтобы символ был темным.

Мне удалось увеличить яркость и контрастность, но он не работает должным образом для каждого изображения.

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('D:\Bright.png')

image = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

#image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

#kernel = np.ones((2,1),np.uint8)

#dilation = cv2.dilate(img,kernel)

cv2.imshow('test', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

imghsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)


imghsv[:,:,2] = [[max(pixel - 25, 0) if pixel < 190 else min(pixel + 25, 255) for pixel in row] for row in imghsv[:,:,2]]

cv2.imshow('contrast', cv2.cvtColor(imghsv, cv2.COLOR_HSV2BGR))

#cv2.imwrite('D:\\112.png',cv2.cvtColor(imghsv, cv2.COLOR_HSV2BGR))

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

#raw_input()

Мне нужна программа, которая отлично работает для каждогоИзображение и слова немного темнее, поэтому они легко видны.

Answer 1

Это очень мало строк кода, чтобы сделать это в Python Wand (который основан на ImageMagick).Вот скрипт.

#!/bin/python3.7

from wand.image import Image    

with Image(filename='task4.jpg') as img:
    img.contrast_stretch(black_point=0.02, white_point=0.99)
    img.save(filename='task4_stretch2_99.jpg')

Ввод:

Результат:

Увеличьте значение черной точки, чтобы сделать текст темнее, и / или уменьшите значение белой точки, чтобы сделать светлые части ярче.

Благодаря Эрику МакКонвиллу (разработчику Wand)для исправления моих аргументов, чтобы заставить код работать.

Answer 2

Как предположил Тиларион, вы можете попробовать "Автояркость и контрастность", чтобы проверить, хорошо ли это работает.Теория, лежащая в основе этого, хорошо объяснена здесь в разделе решений.Решение в C ++.Я написал его версию на python, которую вы можете использовать напрямую, она работает только на 1 канале за один раз для цветных изображений:

def auto_brightandcontrast(input_img, channel, clip_percent=1):
    histSize=180
    alpha=0
    beta=0
    minGray=0
    maxGray=0
    accumulator=[]

    if(clip_percent==0):
        #min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(hist)
        return input_img

    else:
        hist = cv2.calcHist([input_img],[channel],None,[256],[0, 256])
        accumulator.insert(0,hist[0])    

        for i in range(1,histSize):
            accumulator.insert(i,accumulator[i-1]+hist[i])

        maxx=accumulator[histSize-1]
        minGray=0

        clip_percent=clip_percent*(maxx/100.0)
        clip_percent=clip_percent/2.0

        while(accumulator[minGray]<clip_percent[0]):
            minGray=minGray+1

        maxGray=histSize-1
        while(accumulator[maxGray]>=(maxx-clip_percent[0])):
            maxGray=maxGray-1

        inputRange=maxGray-minGray

        alpha=(histSize-1)/inputRange
        beta=-minGray*alpha

        out_img=input_img.copy()

        cv2.convertScaleAbs(input_img,out_img,alpha,beta)

        return out_img