[OpenCV with Python] - 10. 이미지(영상)의 밝기 조절

코드 및 이미지 : https://github.com/Seokii/Study_OpenCV

GitHub - Seokii/Study_OpenCV: study about OpenCV

 

지난 포스팅에서는 관심 영역을 지정하고 값을 확인하는 것을 해봤고,

이번에는 행렬의 덧셈, 뺄셈을 통한 이미지(영상)의 밝기 조절을 해보도록 하겠습니다.

 

OpenCV의 saturation연산

OpenCV에서는 행렬의 연산 시 화소 값이 0 미만이거나 255 이상일 경우 saturation 방식을 취합니다.

ex) 100 + 300 = 400 -> 255

ex) 100 - 300 = -200 -> 0

 

 

주피터 노트북으로 구현하기

In [1] : 

import numpy as np
import cv2

In [2] : 

image = cv2.imread("images/cat.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

- 필요한 라이브러리와 이미지를 불러옵니다.

- 이미지는 그레이스케일(흑백)로 불러왔습니다.

 

In [3] : 

img1 = cv2.add(image, 100)
img2 = cv2.subtract(image, 100)

- img1, img2 변수로 불러온 이미지를 각각 cv2.add(), cv2.subtract() 함수를 사용하여 각 행렬의 화소 값을 덧셈, 뺄셈 계산을 진행합니다.

 

In [4] :

cv2.imshow("original", image)
cv2.imshow("brighter", img1)
cv2.imshow("darker", img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Out [4] : 

- 코드의 결과 값입니다.

- original은 원본 사진이며, brighter은 cv2.add()의 결과 값, darker은 cv2.subtract()의 결과 값입니다.

 

 

 

 

 

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