OpenCV 和 Python：如何使用二进制掩码降低亮度？答案

【问题标题】：OpenCV & Python: How to decrease brightness using binary mask?OpenCV 和 Python：如何使用二进制掩码降低亮度？
【发布时间】：2018-08-22 21:33:26
【问题描述】：

我想根据边缘检测到的第二张图像的蒙版使一张图像变暗。

图片 1：原始（灰度）图片

图 2：检测到边缘（用作遮罩）

图 3：显示 cv2.subtract 处理的失败示例

在我的失败示例（图 3）中，我从原始图像中减去了白色像素 (255)，但我想做的是 DARKEN 基于原始图像在边缘检测图像的掩码上。

在这篇文章：How to fast change image brightness with python + OpenCV?，比尔盖茨描述了他如何将图像转换为 HSV，拆分然后修改 Value，然后最终合并回来。这似乎是一种合理的方法，但我只想修改掩码为白色的 Value，即边缘存在。

最终，我正在尝试以类似于 FLIR One VividIR 技术的方式增强低分辨率热视频流的边缘。

我相信我已经成为图像处理、OpenCV 和 Python 的完全新手，但在尝试了 OpenCV 提供的几乎所有功能几天后，我陷入了困境。

【问题讨论】：

只有灰度图像？
@David 您能否向我们展示您的热视频流用例的示例图像？这可能会使制定解决方案变得更容易。
匿名，热图像有三个通道，但我知道如何拆分它们。如果您仍然感兴趣，Ganesh 很高兴分享图像/视频。我基本上是在为我的 DJI Mavic Pro 无人机配备夜视（复合热和 NIR）功能，而无需支付数千美元的价格标签。

【解决方案1】：

## get the edge coordinates
pos = np.where(edge >0)
## divide 
img[pos] //=2

【讨论】：

它可能很简短，而且，tbh，我不完全理解它为什么有效，但它确实有效！两天……两天我一直在做这件事，结果是两行代码。你们真是太棒了！我猜 numpy 函数最终会得到一个大小相同的布尔数组，其中 >0 的每个实例都变为 True。那么只有当第二个数组（掩码）为真时，第 2 行才必须对原始数组进行除法（这种奇怪的语法，//=2）。非常聪明，效果很好。
@Jean-FrançoisFabre 他们认为答案太短了，并且在不检查它是否有效的情况下进行批评......
也许您可以围绕此代码添加更多上下文。 OP似乎理解你，但不是其他人。在这种情况下，我的技巧是为独立代码 sn-p 提供虚假的简单数据，任何人都可以粘贴并查看它是否有效。我也认为你现在删除了更短的答案，看起来像你的，但添加了一些聪明的 cmets。
或者他们只是不喜欢足球:)