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、服装涉及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~

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)

展示明亮一点儿：

# 调用对比度和亮度调整函数contrast_brightness_demo(src, 0.7, 100)

总结

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