Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之九 简单闪烁效果
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Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之九 简单闪烁效果
一、简单介绍
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。
这里使用 Python 基于 OpenCV 进行视觉图像处理，......
二、简单闪烁效果实现原理
闪烁效果是指物体或光源快速、周期性地改变亮度或颜色的视觉效果。
在图像处理中，闪烁效果通常通过改变图像的亮度或对比度来实现，使图像在观察者眼中产生明暗变化的感觉。
这种效果常用于增强视觉吸引力或制造特殊效果，比如模拟闪烁的灯光、霓虹灯等。
在实际应用中，闪烁效果的频率、幅度和持续时间可以根据需要进行调整，以达到理想的视觉效果。
实现原理：
1、设定闪烁周期： 确定闪烁的周期，即图像亮度和对比度调整的时间间隔。在本例中，设定为1秒。
time.time()： 返回当前时间的时间戳，用于计算时间间隔。2、进入处理循环： 在一个无限循环中，持续处理图像以实现闪烁效果。
3、计算时间差： 在每次循环迭代中，计算当前时间与开始闪烁的时间之间的时间差。
4、调整亮度和对比度： 如果时间差大于闪烁周期，则进行图像亮度和对比度的调整。调整值通常在一定范围内随机生成，以获得随机的闪烁效果。
np.random.uniform()： 用于生成指定范围内的随机数，用于调整亮度和对比度。5、应用调整后的效果： 使用
cv2.convertScaleAbs()函数将调整后的亮度和对比度应用于原始图像，生成调整后的图像。
cv2.convertScaleAbs()： 将输入数组进行比例缩放并转换为无符号8位整数类型，用于调整图像的亮度和对比度。6、反转亮度： 如果时间差大于闪烁周期，则将调整后的图像的亮度反转，以模拟闪烁效果。
三、简单闪烁效果案例实现简单步骤
1、编写代码
2、运行效果
3、具体代码
"""
简单的闪烁效果
1、读取图像文件： 首先，从文件系统中读取输入的图像文件，该图像将作为闪烁效果的基础。
2、设定闪烁周期： 确定闪烁的周期，即图像亮度和对比度调整的时间间隔。在本例中，设定为1秒。
3、进入处理循环： 在一个无限循环中，持续处理图像以实现闪烁效果。
4、计算时间差： 在每次循环迭代中，计算当前时间与开始闪烁的时间之间的时间差。
5、调整亮度和对比度： 如果时间差大于闪烁周期，则进行图像亮度和对比度的调整。调整值通常在一定范围内随机生成，以获得随机的闪烁效果。
6、应用调整后的效果： 使用 cv2.convertScaleAbs() 函数将调整后的亮度和对比度应用于原始图像，生成调整后的图像。
7、反转亮度： 如果时间差大于闪烁周期，则将调整后的图像的亮度反转，以模拟闪烁效果。
8、显示处理后的图像： 使用 cv2.imshow() 函数在窗口中显示处理后的图像。
9、等待用户退出： 检测用户是否按下 'q' 键，如果是则退出循环。
10、释放资源： 循环结束后，释放窗口资源并结束程序。
"""
import cv2
import numpy as np
import time
def BlinkingEffect(image, blink_interval=1):
"""
简单闪烁效果
:param image:
:param blink_interval: 闪烁间隔时间
:return:
"""
# 检查图像是否成功读取
if image is None:
print("Error: Unable to read image.")
exit()
# 定义闪烁周期（秒）
blink_interval = blink_interval
# 定义开始闪烁的时间
start_blink_time = time.time()
# 循环处理图像
while True:
# 计算当前时间和开始闪烁的时间之间的时间差
current_time = time.time()
time_diff = current_time - start_blink_time
# 计算亮度和对比度的调整值
brightness = np.random.uniform(-50, 50)
contrast = np.random.uniform(0.5, 1.5)
# 使用亮度和对比度调整值调整图像
adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=contrast, beta=brightness)
# 如果时间差大于闪烁周期，则进行图像闪烁处理
if time_diff > blink_interval:
# 反转图像亮度
adjusted_image = 255 - adjusted_image
# 更新开始闪烁的时间
start_blink_time = current_time
# 设置窗口属性，并显示图片
cv2.namedWindow("Dog", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
cv2.imshow('Neon Light', adjusted_image)
# 按下 q 键，退出
if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()
def main():
# 读取图像文件
image = cv2.imread('Images/DogFace.jpg')
# 设置窗口属性，并显示图片
cv2.namedWindow("Dog", cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
cv2.imshow("Dog", image)
# 调用闪烁效果
BlinkingEffect(image, 1)
if __name__ == "__main__":
main()
四、注意事项
- 使用
cv2.imread()读取图像时，确保图像文件路径正确，并且图像文件存在。 - 在调整图像亮度和对比度时，可以使用
cv2.convertScaleAbs()函数来实现。亮度和对比度的调整值可以根据需要进行调整，以获得理想的闪烁效果。 - 确保在循环中正确计算时间差，并根据闪烁周期来控制图像的闪烁频率。
- 在调试代码时，可以适当调整闪烁周期和调整值，以获得更好的效果。