亮化 HSV 图像中的暗片答案

【问题标题】：Dark pieces in brightened HSV image亮化 HSV 图像中的暗片
【发布时间】：2021-02-21 19:11:55
【问题描述】：

我想要使图像更亮。所以我只是将它转换为 HSV 并将 V 值乘以我需要的系数。但是输出图像中有暗块。
原图：

出图：

代码：

import cv2
import numpy as np


real_4 = cv2.imread('data/data_4_real_cut.jpg')
k = 5

cv2.imshow('orig 4', real_4)
hsv_4 = cv2.cvtColor(real_4, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hsv_4[:, :, 2] *= k
bgr_again = cv2.cvtColor(hsv_4, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imshow('orig 4 high', bgr_again)

cv2.waitKey(0)

据我了解，当我将 V 值乘以所需系数时，它可能超出 0 - 255 范围。但我不确定它，我没有找到任何关于它的信息。当然，问题是 - 为什么图像中有暗块？谢谢！

【问题讨论】：

您需要裁剪这些值。当你相乘时，它可以超出 V 或 S 中的 0-255，这会导致回绕，使 256 变为 0，等等。所以使用 .clip(0,255) 剪辑你的值

标签： python opencv hsv

【解决方案1】：

图像中的值存储为数据类型np.uint8，它只能存储无符号的 8 位整数 (0-255)。当乘法的结果超过 255 时，值将overflow 变为actual_result % 256，例如：np.uint8(266) == (266 % 256) == 10。为防止溢出，需要将结果裁剪为最大值 255，为此您可以使用cv2.multiply 方法：

import cv2

from skimage.io import imread

rgb = imread("https://i.stack.imgur.com/2tcDv.jpg")
bgr = cv2.cvtColor(rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR)

k = 5

hsv = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# safe multiplication without overflow
hsv[..., 2] = cv2.multiply(hsv[..., 2], k)

bgr_again = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imshow("orig 4 high", bgr_again)

cv2.waitKey(0)

这将给出正确的输出结果：

【讨论】：