在OpenCV和Python中控制视频流的对比度和亮度

Question

我正在使用OpenCV3和Python3.7从我的摄像头捕捉一个实时视频流，我想控制亮度和对比度。我不能控制相机设置使用OpenCV的cap.set(cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS, float)和cap.set(cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS, int)命令，所以我想应用对比度和亮度后，每帧被读取。每个捕获图像的Numpy阵列为(480,640，3)。以下代码正确地显示视频流，而不试图更改亮度或对比度。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)    
while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

当我使用Numpy的clip()方法来控制对比度和亮度时，即使我设置了contrast = 1.0 (不改变为对比度)和brightness = 0 (亮度不变)，我也会得到一个被洗掉的视频流。这里是我控制对比度和亮度的尝试。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    contrast = 1.0
    brightness = 0
    frame = np.clip(contrast * frame + brightness, 0, 255)
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

如何使用OpenCV控制视频流的对比度和亮度？

Answer 1

我找到了使用numpy.clip()方法的解决方案，@fmw42 42提供了一个使用cv2.normalize()方法的解决方案。我更喜欢cv2.normalize()解决方案，因为它将像素值标准化为0-255，而不是在0或255处剪切它们。这两种解决方案都在这里提供。

cv2.normalize() 解决方案：

• 亮度-使α值和β值移动相同的值。阿尔法可以是负的，β可以大于255。(如果alpha black.
• Contrast 255，那么图片是白色的，如果是β<= 0，则图片是>= -扩大或缩短了α和β.

之间的距离。)

以下是代码：

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    cv2.normalize(frame, frame, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

numpy.clip() 解决方案：

这帮助我解决了这个问题：How to fast change image brightness with python + OpenCV?。我需要：

slice

• Convert

• 首先将红绿蓝转换为色调饱和值(“值”与“亮度”相同)

• 将Numpy数组“切片”到Numpy数组的值部分，并调整该值从HSV到RGB.

的亮度和对比度。

这是可行的解决办法。更改contrast和brightness值。numpy.clip()确保通道(R、G和B)上的每个像素值保持在0到255之间。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    contrast = 1.25
    brightness = 50
    frame[:,:,2] = np.clip(contrast * frame[:,:,2] + brightness, 0, 255)
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Answer 2

import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture(0)

while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    # normalize the frame
    frame = cv.normalize(
        frame, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv.NORM_MINMAX, dtype=cv.CV_8UC1
    )
    # Display the resulting frame
    cv.imshow("frame", frame)
    # press q to quit
    if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break