「OpenCV案例合集」竟还有如此的神仙代码，爱了爱了......真有趣（代号流年）

导语

哈喽，我是木木子~

在家无聊打发时间的时候，就是刷抖音嘛~我想你们也是哈！

昨天刚刚刷了蛮多模特秀的噶，好东西给大家分享嘛~你问我啥感觉：2个字：好看，三个字：超好看~哈哈哈

色彩，是美术、服装设计等等各方面涉及到的一个很重要的视觉效果，咳咳咳.....

其实就是谈了谈题外话哈，今天的内容跟这个没啥关系的~完美的配色技巧是尤为必要的，好的色

彩能帮你解决很多问题啦。

今天来谈谈Opencv中的一些简单的图像处理技巧:灰度化、色彩的饱和度、色彩亮度给大家~

所有文章完整的素材源码都在
粉丝白嫖源码福利，请移步至CSDN社区

正文首先准备环境

本文的话版本环境：Python3、Pycharm、opencv 、numpy以及部分自带的模块。

模块安装习惯使用：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ 模块名一、灰度化1.1 小介绍

一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。

我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列。所以这个像素点就在这个

像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）同时因为一个像素点的颜色通常包括R、G、B三个分

量，分别显示出红、绿、蓝三个颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。

灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值

大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑

色）。

1.2图像的灰度化

方法1：求出每个像素点的RGB三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量

方法2：求RGB和YUV颜色空间的变化关系，建立亮度Y与RGB三个颜色分量的对应关系：

Y=0.3R 0.59G 0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。OpenCV的cvtColor函数，可以直接完

成灰度化操作。

1.3 附代码

fn = "nv.png" if __name__ == '__main__': print('loading %s' % fn) img = cv2.imread(fn) sp = img.shape print(sp) # 获取图像大小 sz1 = sp[0] sz2 = sp[1] print('width:%d\nheight:%d' % (sz2,sz1)) # 创建一个窗口显示图像 cv2.namedWindow('img') cv2.imshow('img',img) # 复制图像矩阵，生成与源图像一样的图像，并显示 myimg2 = img.copy(); cv2.namedWindow('myimg2') cv2.imshow('myimg2',myimg2) # 复制并转换为灰度化图像并显示 myimg1 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.namedWindow('myimg1') cv2.imshow('myimg1',myimg1) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()1.4 灰度化效果展示

原图——

效果图——

二、饱和度1.1 小介绍

饱和度(saturation)指色彩的鲜艳程度，也称作纯度。

本文的饱和度是举的一个小栗子：图像用的流年特效。

1.2附代码

#读取原始图像 img = cv2.imread('09.jpg') #获取图像行和列 rows, cols = img.shape[:2] #新建目标图像 dst = np.zeros((rows, cols, 3), dtype="uint8") #图像流年特效 for i in range(rows): for j in range(cols): #B通道的数值开平方乘以参数12 B = math.sqrt(img[i,j][0]) * 12 G = img[i,j][1] R = img[i,j][2] if B>255: B = 255 dst[i,j] = np.uint8((B, G, R)) #显示图像 cv2.imshow('src', img) cv2.imshow('dst', dst) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()1.4 饱和度效果展示

三、明暗亮度1.1 小介绍

调用亮度跟对比度完成的本次项目。可自己随意设置明暗程度的哈~

1.2附代码

# 定义亮度调整函数 def contrast_brightness_demo(image, c, b): h, w, channels = image.shape blank = np.zeros([h, w, channels], image.dtype) dst = cv.addWeighted(image, c, blank, 1 - c, b) cv.imshow('demo_image', dst) # 读取图片 src = cv.imread(r'09.jpg') # 展示原图 cv.imshow('image', src) # 调用对比度和亮度调整函数 contrast_brightness_demo(src, 0.7, 100) # 等待按下任意键 cv.waitKey(0) # 释放内存 cv.destroyAllWindows()1.4 明暗效果展示

展示暗一点儿：

# 调用对比度和亮度调整函数contrast_brightness_demo(src, 0.2, 100)