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J.J. Huang   2026-01-25   Python OpenCV 03.圖片處理篇：基礎技巧   瀏覽次數：次   DMCA.com Protection Status {{moment(1769302800000).fromNow()}}

Python | OpenCV 調整亮度、對比與負片效果

📚 前言

在前面我們學會了 區域裁切與 ROI 應用。
這一篇要進一步學習 調整亮度、對比與負片效果，這些操作屬於影像的像素值處理，能幫助我們改善影像可視性，或進行資料增強。

🔍 基本概念

  • 亮度 (Brightness)：調整整張圖片的明暗程度。
  • 對比 (Contrast)：調整圖片中亮暗差異的強度。
  • 負片效果 (Negative)：在底片拍攝時，影像的亮暗與色彩會與真實場景相反，這種「相反影像」稱為 負片。在數位影像中，只要用公式 255 - 像素值 就能模擬負片效果。
  • 補充：NumPy 與像素操作：OpenCV 讀取的影像其實是 NumPy 陣列，因此除了 OpenCV 提供的函式外，也能用 NumPy 公式直接調整亮度與對比度。詳細可參考 How do I adjust brightness, contrast and vibrance with opencv python?。

💻 範例程式：調整亮度

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import cv2

img = cv2.imread("test.png")

# 增加亮度
bright = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1, beta=50)

# 降低亮度
dark = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1, beta=-50)

cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Bright", bright)
cv2.imshow("Dark", dark)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


圖：調整亮度示例

💻 範例程式：調整對比

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import cv2

img = cv2.imread("test.png")

# 增加對比
high_contrast = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1.5, beta=0)

# 降低對比
low_contrast = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=0.5, beta=0)

cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("High Contrast", high_contrast)
cv2.imshow("Low Contrast", low_contrast)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


圖：調整對比示例

💻 範例程式：負片效果

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import cv2

img = cv2.imread("test.png")

# 負片效果：255 - 像素值
negative = 255 - img

cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Negative", negative)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


圖：負片效果示例

⚠️ 注意事項

  • 亮度與對比公式：new_img = alpha * img + beta
    • alpha 控制對比
    • beta 控制亮度
  • 負片效果用途：常用於影像增強、特殊視覺效果，或模擬底片影像。
  • NumPy 陣列廣播：比逐像素迴圈更快，適合大部分影像處理。
  • 過度調整：亮度或對比過度可能導致影像細節消失。

🎯 結語

這一篇我們學會了如何進行 調整亮度、對比與負片效果，並且理解了負片效果的原理。這些方法能改善影像可視性，並在資料增強中提供更多樣化的影像表現。

在下一篇，我們將進一步學習 基本濾波與模糊效果，探索如何利用濾波器改善或改變影像。

📖 如在學習過程中遇到疑問，或是想了解更多相關主題，建議回顧一下 Python | OpenCV 系列導讀，掌握完整的章節目錄，方便快速找到你需要的內容。


註：以上參考了
OpenCV Tutorials
OpenCV-Python Tutorials
convertScaleAbs()

本文由J.J. Huang 創作，採用CC BY 3.0 TW協議 進行許可。可自由轉載、引用，但需署名作者且註明文章出處。