OpenCV和Python：如何使用二进制掩码降低亮度？

Question

我想根据边缘检测到的第二张图像的遮罩使一张图像变暗。

图片1：原始（灰度）图片

图片2：检测到边缘（用作遮罩）

图3：显示cv2.subtract处理的失败示例

在失败的示例（图像3）中，我从原始图像中减去了白色像素（255），但我要基于边缘检测图像的遮罩来使原始图像暗淡 。

在本文中： 如何使用python + OpenCV快速更改图像亮度？ ，比尔·盖茨（Bill Gates）介绍了他如何将图像转换为HSV，拆分，修改Value以及最终合并。 这似乎是一种合理的方法，但我只想在蒙版为白色（即存在边缘）的地方修改“ 值” 。

最终，我试图以类似于FLIR One VividIR技术的方式来增强低分辨率热视频流的边缘。

我相信我已经真正成为了图像处理，OpenCV和Python的一个完整的新手，但是经过几天的尝试，几乎可以尝试使用OpenCV提供的每个功能，但我还是陷入了困境。

Answer 1

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