使用OpenCV调节图像亮度可通过多种方法实现。1. cv2.addWeighted()利用gamma参数增亮或变暗；2. 直接对像素值加减并用np.clip防止溢出；3. 转换到HSV空间调整V通道，保持色彩自然；4. 使用LUT查找表提升批量处理效率。推荐HSV法用于高质量调光，直接加减适用于快速操作。
在Python中使用OpenCV调节图像亮度，核心方法是通过调整像素值的大小来实现。亮度变化的本质是对图像每个像素的灰度值或彩色通道值进行加减操作。下面介绍几种常用且有效的方法。
1. 使用cv2.addWeighted()调整亮度
这是最常见的方式之一，通过加权融合原图和一个常量矩阵来控制亮度。公式为：
dst = alpha * src1 + beta * src2 + gamma
其中gamma参数用于调节亮度。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 调整亮度（gamma > 0 增亮，gamma < 0 变暗）
alpha = 1.0 # 增益系数（对比度）
gamma = 50 # 亮度偏移量
adjusted = cv2.addWeighted(img, alpha, np.zeros(img.shape, img.dtype), 0, gamma)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Brightened', adjusted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2. 直接对像素值做加法操作
将图像转换为浮点型后加上一个固定值，再裁剪到[0,255]范围并转回uint8类型。
示例代码：# 增加亮度（例如+60）
brightness_increase = 60
img_float = img.astype(np.float32)
img_bright = np.clip(img_float + brightness_increase, 0, 255)
result = img_bright.astype(np.uint8)
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注意：必须使用np.clip()防止溢出，否则颜色会反转。
3. 在HSV色彩空间调节V通道（推荐）
将图像从BGR转为HSV，只修改V（明度）通道，再转回BGR，这样能更精准地控制亮度而不影响色调和饱和度。
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# 转换到HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义亮度增强值
value_increase = 40
# 调整V通道
hsv[:, :, 2] = cv2.add(hsv[:, :, 2], value_increase)
# 转回BGR显示
result = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
这种方式更适合需要保持颜色自然感的场景。
4. 使用LUT查找表快速调亮
若需批量处理图像，可预定义查找表（Look-Up Table），提升效率。
# 创建亮度调整的LUT
def create_brightness_lut(gamma):
if gamma >= 0:
return np.clip(np.arange(0, 256) + gamma, 0, 255).astype(np.uint8)
else:
return np.clip(np.arange(0, 256) + gamma, 0, 255).astype(np.uint8)
lut = create_brightness_lut(50)
result = cv2.LUT(img, lut)
基本上就这些方法，选择哪一种取决于你是否需要保留色彩信息、性能要求以及具体应用场景。HSV方式通常效果最好，直接加减最快捷。
