Opencv学习笔记4:Opencv处理调整图片亮度和对比度

一、理论基础

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式:

在图像像素中其中:

  • 参数f(x)表示源图像像素。
  • 参数g(x) 表示输出图像像素。
  • 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度。
  • 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度。

二、获取图像像素

在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素。

//三个for循环,执行运算 new_image(i,j) =a*image(i,j) + b
       for(int y = 0; y < image.rows; y++ )
       {
              for(int x = 0; x < image.cols; x++ )
              {
                     for(int c = 0; c < 3; c++ )
                     {
                            new_image.at(y,x)[c]= saturate_cast( (g_nContrastValue*0.01)*(image.at(y,x)[c] ) + g_nBrightValue );
                     }
              }
       }

上述代码中image.at(y,x)[c] 其中,y是像素所在的行, x是像素所在的列, c是R、G、B(对应0、1、2)其中之一。

saturate_cast为了安全转换,运算结果可能超出像素取值范围(溢出),还可能是非整数(如果是浮点数的话),用saturate_cast对结果进行转换,以确保它为有效值。

效果图:

Opencv学习笔记4:Opencv处理调整图片亮度和对比度_第1张图片

 

三、实例

#include 
#include 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

static void ContrastAndBright(int, void *);
int g_nContrastValue; //对比度值
int g_nBrightValue;  //亮度值
Mat g_srcImage, g_dstImage;

int main()
{
    // 读入用户提供的图像
    g_srcImage = imread("0004.bmp");

    g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());

    //设定对比度和亮度的初值
    g_nContrastValue = 80;
    g_nBrightValue = 80;

    //创建窗口
    namedWindow("【效果图窗口】", 1);

    //创建轨迹条
    createTrackbar("对比度:", "【效果图窗口】", &g_nContrastValue, 300, ContrastAndBright);
    createTrackbar("亮   度:", "【效果图窗口】", &g_nBrightValue, 200, ContrastAndBright);

    //调用回调函数
    ContrastAndBright(g_nContrastValue, 0);
    ContrastAndBright(g_nBrightValue, 0);

    waitKey(0);
    //输出一些帮助信息
    return 0;
}

//-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------------
//    描述:改变图像对比度和亮度值的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ContrastAndBright(int, void *)
{
    // 三个for循环,执行运算 g_dstImage(i,j) = a*g_srcImage(i,j) + b
    for (int y = 0; y < g_srcImage.rows; y++)
    {
        for (int x = 0; x < g_srcImage.cols; x++)
        {
            for (int c = 0; c < 3; c++)
            {
                g_dstImage.at(y, x)[c] = saturate_cast((g_nContrastValue*0.01)*(g_srcImage.at(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
            }
        }
    }
    // 显示图像
    imshow("【原始图窗口】", g_srcImage);
    imshow("【效果图窗口】", g_dstImage);
}

注意:

saturate_cast:

功能:防止数据溢出,因为无论是加是减,乘除,都会超出一个像素灰度值的范围(0~255)。所以,所以当运算完之后,结果为负,则转为0,结果超出255,则为255。

四、改进

这样已经完成了更改亮度和对比度的需求,但是用for循环执行效率有点低,图像处理起来也不是特别流畅,opencv给出了非常合适的函数。

 

函数原型
void Mat::convertTo( Mat& m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 )const;
 
输入参数:
m  目标矩阵。如果m的大小与原矩阵不一样,或者数据类型与参数不匹配,那么在函数convertTo内部会先给m重新分配空间。
rtype 指定从原矩阵进行转换后的数据类型,即目标矩阵m的数据类型。当然,矩阵m的通道数应该与原矩阵一样的。如果rtype是负数,那么m矩阵的数据类型应该与原矩阵一样。
alpha 缩放因子。默认值是1。即把原矩阵中的每一个元素都乘以alpha。
beta 增量。默认值是0。即把原矩阵中的每一个元素都乘以alpha,再加上beta。

功能
把一个矩阵从一种数据类型转换到另一种数据类型,同时可以带上缩放因子和增量,公式如下:
m(x,y)=saturate_cast(alpha*(*this)(x,y)+beta);
由于有数据类型的转换,所以需要用saturate_cast来处理数据的溢出。
 
所以上述代码可以写为,通过简单拉动进度条可以看出这个速度上提升比较大
#include 
#include 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

static void ContrastAndBright(int, void *);
int g_nContrastValue; //对比度值
int g_nBrightValue;  //亮度值
Mat g_srcImage, g_dstImage;

int main()
{
    // 读入用户提供的图像
    g_srcImage = imread("0004.bmp");

    g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());

    //设定对比度和亮度的初值
    g_nContrastValue = 80;
    g_nBrightValue = 80;

    //创建窗口
    namedWindow("【效果图窗口】", 1);

    //创建轨迹条
    createTrackbar("对比度:", "【效果图窗口】", &g_nContrastValue, 300, ContrastAndBright);
    createTrackbar("亮   度:", "【效果图窗口】", &g_nBrightValue, 200, ContrastAndBright);

    //调用回调函数
    ContrastAndBright(g_nContrastValue, 0);
    ContrastAndBright(g_nBrightValue, 0);

    waitKey(0);
    //输出一些帮助信息
    return 0;
}

//-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------------
//    描述:改变图像对比度和亮度值的回调函数
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ContrastAndBright(int, void *)
{
    // 三个for循环,执行运算 g_dstImage(i,j) = a*g_srcImage(i,j) + b
    //for (int y = 0; y < g_srcImage.rows; y++)
    //{
    //    for (int x = 0; x < g_srcImage.cols; x++)
    //    {
    //        for (int c = 0; c < 3; c++)
    //        {
    //            g_dstImage.at(y, x)[c] = saturate_cast((g_nContrastValue*0.01)*(g_srcImage.at(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
    //        }
    //    }
    //}
    g_srcImage.convertTo(g_dstImage, -1, g_nContrastValue*0.01, g_nBrightValue);
    // 显示图像
    imshow("【原始图窗口】", g_srcImage);
    imshow("【效果图窗口】", g_dstImage);
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aiguona/p/9934796.html

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