CV画像とは、画像の明るさとコントラストを調整してみよう

Python の CV2 のコンテキストでは、画像を読み取ると、画像の色と明るさを示す uint8 値を持つ Y 座標と X 座標の 2D または 3D 配列として保存されます。 uint8 という用語は、0 ～ 255 の範囲の 8 ビット符号なし整数データ型を指します。これは、赤、緑、青 (RGB) の 3 つのチャネルと組み合わされて、カラー イメージを形成します。

この構造が重要な理由

通常の配列のように画像の一部を変更し始めると (例: 3 で割るなど)、この形式が失われる可能性があります。たとえば、ピクセル値が 0 ～ 255 の範囲外になると、画像が使用できなくなる場合があります。画像を正しく操作するには、この構造を理解することが重要です。

CV2 での画像の表示

CV2 Python ライブラリでは、次のコード スニペットを使用して画像を簡単に表示できます。

#pip install opencv-python # if not already installed 
import cv2

# Load an image
image = cv2.imread('./test.png')

# Display the image in a window
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上記のコードは、コンピューター上に画像を表示するポップアップ ウィンドウを開きます。独自の画像に URL を追加してテストしてください。 その後、ズームインして、画像のピクセルレベルの RGB 値を観察できます。この基本機能は、画像処理を検討するための優れた出発点です。

明るさとコントラスト

明るさとコントラストとは何ですか?

• 明るさは、画像の全体的な明るさまたは暗さを指し、ピクセルの強度によって決まります。
• コントラストとは、基準値 (平均ピクセル強度など) と比較したピクセル間の強度の差を指します。基本的に、画像の変化がどの程度「鮮明」または「明確」であるかを測定します。

数学的には、明るさとコントラストは次の式を使用して調整できます。

new_image=コントラスト×画像の明るさ

CV2 での明るさとコントラストの適用

OpenCV の cv2.convertScaleAbs() 関数は、このプロセスを自動化します。ピクセル値が 0 ～ 255 の範囲内に収まるように、上記の式を適用します。

その仕組みは次のとおりです:

• アルファ (コントラスト): スケーリング係数。通常は 0.0 ～ 3.0 です。
• ベータ (明るさ): オフセット値、通常は -100 ～ 100 です

使用例:
new_image = cv2.convertScaleAbs(画像、アルファ=コントラスト、ベータ=明るさ)

これにより、ピクセル値を手動でクリップすることなく、明るさとコントラストを簡単に変更できます。

image = cv2.imread('./test.png')
cv2.namedWindow('Adjustments')
contrast=0.8
brightness=89
image=cv2.convertScaleAbs(image, alpha=contrast, beta=brightness)
cv2.imshow('Adjustments', image) 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

コールバックを使用したインタラクティブな調整の作成

一度限りの調整は便利ですが、ほとんどの場合、明るさとコントラストをインタラクティブに調整したいと考えます。 OpenCV では、トラックバーを使用してこれを実現できます。

トラックバーは cv2.createTrackbar() で作成でき、値を動的に調整できます。一般的な構文は次のとおりです:
cv2.createTrackbar(トラックバー名, winname, 値, カウント, onChange_function)

• trackbarname: トラックバーの名前。
• winname: トラックバーが表示される OpenCV ウィンドウの名前。
• 値: トラックバーの初期位置。
• カウント: トラックバーの最大値。
• onChange_function: トラックバーの値が変更されるたびに呼び出されるコールバック関数。

これらのトラックバーは、onChange_function で次のように呼び出すことができます;
cv2.getTrackbarPos(トラックバー名, Win名)
・trackbarname: トラックバーの名前
・ winname: トラックバーが表示される OpenCV ウィンドウの名前。

明るさとコントラストの両方を調整するには、2 つのトラックバーが必要です。

#pip install opencv-python # if not already installed 
import cv2

# Load an image
image = cv2.imread('./test.png')

# Display the image in a window
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

コントラストと明るさのスライダーを調整すると、on_change 関数がトリガーされ、cv2.getTrackbarPos() を使用してトラックバーから値を読み取ります。これらの値は、cv2.convertScaleAbs 関数を使用して画像に適用され、更新された画像がリアルタイムで表示されます。

アプリをよりユーザーフレンドリーにするために、ユーザーが x キーを押して終了できるようにする簡単なスニペットを最後に追加しました。これにより、ウィンドウを閉じてもコードの実行が必ずしも停止するとは限らないという OpenCV の一般的な問題が解決されます。これを実装することで、アプリはプロセスを長引かせることなく確実に終了します。

以上がCV画像とは、画像の明るさとコントラストを調整してみようの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。