如何使用Python+OpenCV按指定标量调整图像特定区域的亮度

示例参考 #

输入图像：

输出效果（调整框选区域亮度）：
#

实现逻辑 #

• 读取目标图像，定位需要调整亮度的感兴趣区域（ROI）
• 单独对ROI区域的像素做亮度调整，自动截断像素值到0-255的有效范围，避免色彩异常
• 将调整后的ROI贴回原图对应位置，其余区域像素完全不修改

完整可运行代码 #

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
if img is None:
    raise ValueError("图像读取失败，请检查文件路径是否正确")

# 配置参数
brightness_offset = 60  # 正数为调亮，负数为调暗，取值范围建议-255~255
# 固定ROI坐标：左上角(x1,y1)、右下角(x2,y2)，可根据需求自行修改
x1, y1 = 200, 150
x2, y2 = 450, 300

# --------------------------
# 可选：交互选择ROI区域，替换上面的固定坐标配置即可
# roi_params = cv2.selectROI('框选调整区域', img, showCrosshair=True, fromCenter=False)
# x1, y1, w, h = roi_params
# x2 = x1 + w
# y2 = y1 + h
# --------------------------

# 调整ROI亮度
roi = img[y1:y2, x1:x2]
adjusted_roi = cv2.add(roi, np.full(roi.shape, brightness_offset, dtype=np.uint8))

# 替换回原图
img[y1:y2, x1:x2] = adjusted_roi

# 输出结果
cv2.imshow('处理结果', img)
cv2.imwrite('output.jpg', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

关键说明 #

• 使用cv2.add做亮度调整：该方法会自动将超过255的像素值截断为255，低于0的截断为0，不需要手动做范围判断，避免像素溢出导致的颜色错乱
• ROI提取采用numpy切片方式，修改切片内容后直接赋值回原图对应位置即可，不会影响其他区域的像素
• 若需要调整多块区域，重复ROI提取、调整、替换的步骤即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kimwaga Makono