一 图像对比度理论知识
1 定义
对比度：通俗地讲就是亮暗的拉伸对比程度，通常表现了图像画质的清晰程度。对比度的计算公式如下：
2 计算案例
解释：
每个小括号的数据是怎么来的？按四近邻计算，比如第一个小括号：以第一行第一列为中心，上下左右分别与这个中心值相减再平方，然后加在一起，即：（2-1）2+（3-1）2；第二个小括号即：（1-3）2+（9-3）2+（1-3）2
最后的48是怎么来的：其实就是总的平方次个数
二 代码实现
'''上面案例和下面代码都是使用四近邻方式计算'''
from cv2 import cv2
import numpy as np
def contrast(img0):
img1 = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #彩色转为灰度图片
m, n = img1.shape
#图片矩阵向外扩展一个像素
img1_ext = cv2.copyMakeBorder(img1,1,1,1,1,cv2.BORDER_REPLICATE)
rows_ext,cols_ext = img1_ext.shape
b = 0.0
for i in range(1,rows_ext-1):
for j in range(1,cols_ext-1):
b += ((img1_ext[i,j]-img1_ext[i,j+1])**2 + (img1_ext[i,j]-img1_ext[i,j-1])**2 +
(img1_ext[i,j]-img1_ext[i+1,j])**2 + (img1_ext[i,j]-img1_ext[i-1,j])**2)
cg = b/(4*(m-2)*(n-2)+3*(2*(m-2)+2*(n-2))+2*4) #对应上面48的计算公式
print(cg)
img0 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy1.jpg')
contrast(img0)
img1 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy2.jpg')
contrast(img1)
img2 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy3.jpg')
contrast(img2)
img3 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy4.jpg')
contrast(img3)
结果如下：
20906.021314691152
26861.281793266557
27822.16401641625
28115.63633277685
结论：图片越清晰，对比度越大
使用如下图片（因为下面图片大小被压缩，所以计算结果可能不一致，但大小顺序一致）
==