【Python/OpenCV】ガンマ補正で明るさ調整

Python版OpenCVで画像のガンマ補正で明るさを調整する方法をソースコード付きで解説します。

## 【はじめに】ガンマ補正とは

ガンマ補正は、画像のコントラストを調節し、視認しやすくするのによく使われています。

今回は、Python言語+OpenCV+NumPyを用いてガンマ補正を実装してみました。

動画解説

## 【サンプルコード】Python + OpenCV

サンプルプログラムのソースコードです。

■入力画像（右）、出力画像（右）

## 【発展】LUT（ルックアップテーブル）による高速化

LUT（ルックアップテーブル）とは、「画素値0~255の各入力値に対して、出力値が0~255のいずれになるかうを示す表をあらかじめ作成し、画像の濃度変換をおこなうときにいちいち数式に沿って計算せずに表の値を参照することで計算量を減らす」手法です。
例えば、画素値を半分にする場合、LUT（ルックアップテーブル）は次のようになります。

表の作成は、入力画像のサイズによらず256回の計算で済みます。

HDサイズ(1280×720)の場合、画素数は921600個なので、画像の濃度変換を普通に行うとおうとすると、計算回数は921600回となってしまい。計算量が大きくなります。
そこで、LUTを使えば、「256回の計算」と「921600回の参照」で済むためトータルの計算コストを抑えることができます
ガンマ補正など、計算式が複雑になるほど効果が大きくなります。

今回は、Python言語+OpenCV+NumPyを用いてLUTによりガンマ補正を実装してみました。

サンプルプログラムのソースコードです。

■入力画像（右）、出力画像（右）