python通过opencv库调整图像的步骤：

1. 读取图像

直接通过cv2库读取图像，可以读取jpg, png等格式

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('C:\\D\\temp\\205250_last.png')

2. 调整图像亮度及对比度

OpenCV提供 convertScaleAbs 函数来调整对比度和亮度，可以直接调用该函数

如果只调整RGB颜色通道，则可以忽略此步骤

python"># 定义alpha和beta
alpha = 1.05  # 对比度控制 为了降低对比度，请使用0<alpha<1。对于更高的对比度，请使用alpha>1。
beta = -39  # 亮度控制 亮度值的良好范围为[-127,127]

# 调用convertScaleAbs函数
adjusted = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)

3. 分离出图片的B，R，G颜色通道

使用split函数实现颜色通道分离

python">B, G, R = cv2.split(adjusted)  # 分离出图片的B，R，G颜色通道

4. 分别调整R, G, B通道的值

根据图像宽高，设置对应的R, G, B调整值，完成矩阵计算

python">red_factor = np.full(image.shape[:2], 20, dtype="uint8")  # 创建与image相同大小的矩阵
R_temp = R + red_factor

green_factor = np.full(image.shape[:2], -1, dtype="uint8")  # 创建与image相同大小的矩阵
G_temp = G + green_factor

blue_factor = np.full(image.shape[:2], -39, dtype="uint8")  # 创建与image相同大小的矩阵
B_temp = B + blue_factor

5. 合成图像

使用merge函数

python">output = cv2.merge([B_temp, G_temp, R_temp])

6. 显示图像

python">cv2.imshow('adjusted', output)