OpenCV-学习历程6- 图像亮度和对比度(理论+代码)

OPENCV系列博客主要记录自己学习OPENCV的历程,以及存储已经实现的代码,以备后续回顾使用,代码中包含了主要的备注。

  一.图像亮度和对比度原理

      图像变换包括像素变换和邻域变换:

  1. 像素变换: 对像素点进行操作,调整亮度和对比度就是对点进行操作。
  2. 邻域操作: 对图像进行整体操作,例如求卷积或者求掩膜(mask计算)。

       下图中包含了调整像素亮度的公式: f(i,j)代表像素点,α代表增益(最终结果越靠近255越亮);

        !α->对比度增益; β->亮度增益

                                                                                                             OpenCV-学习历程6- 图像亮度和对比度(理论+代码)_第1张图片

 

  2.调整图像亮度和对比度的重要API

                                                                                                           OpenCV-学习历程6- 图像亮度和对比度(理论+代码)_第2张图片

  3.代码(注意代码里的小知识点)

#include 
#include 


using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	//Step1 读取照片并显示
	Mat src = imread("E:/OpenCVLearning/Project/source_image/sample.jpg"); //注意斜线方向
	if (!src.data) {
		printf("Can not read the image, please check the address...");
		return -1;
	}
	char original_image_title[] = "Original_image";           //另一种方式创建窗口名
	namedWindow(original_image_title,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(original_image_title, src);

	//Step2 创建与输入照片相同属性的空白照片,并添加对比度和亮度
	Mat dst;
	dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());                //读取原图片性质,并设置图片

	int height = src.rows;
	int width =  src.cols;								     //读取宽度高度,以便于遍历

	float alpha = 1.2;
	float beta = 100;										//亮度+对比度参数

	for (int row = 0; row < height; row++) {
		for (int col = 0; col < width; col++) {
			if (src.channels() == 3) {						//判断RGB
				float b = src.at(row, col)[0];	    //!!注意排列数序bgr
				float g = src.at(row, col)[1];
				float r = src.at(row, col)[2];
			
				dst.at(row, col)[0] = saturate_cast(b*alpha+beta);     //!!放置像素点灰度超限
				dst.at(row, col)[1] = saturate_cast(g * alpha + beta);
				dst.at(row, col)[2] = saturate_cast(r * alpha + beta);
			}
			if (src.channels() == 1) {
				float v = src.at(row, col);
				dst.at(row, col) = saturate_cast(v * alpha + beta);
			
			}

		}
	}

	char processed_image_title[] = "Procress_image";           //另一种方式创建窗口名
	namedWindow(processed_image_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(processed_image_title, dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

  4.效果如下

OpenCV-学习历程6- 图像亮度和对比度(理论+代码)_第3张图片

 

 

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