【OpenCV】图片对比度和亮度

【知识点梳理

1、防止溢出
在opencv中，对计算式进行计算的时候经常会出现值溢出（上溢出或下溢出），尤其是对无符号数值进行加减操作时。opencv中使用Saturation Casting“转换很好的解决这个问题，使用saturate_cast<>（），opencv对数组或矩阵进行代数运算或其他操作时，会自动检测underflows and overflows，当结果上溢出时就会用最大的可用值代替，当下溢出时就会用最小的可用值代替。

2、创建全零矩阵图像
Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() );
说明：新图像大小与类型与原图像相同，像素值为零。

3、图像线性变换
image.convertTo(new_image, -1, alpha, beta);
说明：相当于new_image =saturate_cast(alpha(∗this)(x,y)+beta).第二个参数是输出图像的类型或深度，如果为负则与输入图像的类型或深度相同。

4、图像指数变换

5、创建滑动控件

CV_EXPORTS int createTrackbar(const string& trackbarname, const string& winname,  int* value, int count,  TrackbarCallback onChange = 0,  void* userdata = 0);  参数一：trackbarname：滑动控件的名称；参数二：winname：滑动控件用于依附的图像窗口的名称；参数三：value：初始化阈值；参数四：count：滑动控件的刻度范围；参数五：TrackbarCallback是回调函数

代码示例

#include <iostream>
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"using namespace std;
using namespace cv;namespace
{/*全局变量*/int alpha = 100;int beta = 100;int gamma_cor = 100;Mat img_original, img_corrected, img_gamma_corrected;void basicLinearTransform(const Mat &img, const double alpha_, const int beta_)  // 基本线性变换{Mat res;img.convertTo(res, -1, alpha_, beta_);          // res = alpha_ * img + beta_ hconcat(img, res, img_corrected);               // 连接矩阵，等同于:img_corrected = [img res]}void gammaCorrection(const Mat &img, const double gamma_){CV_Assert(gamma_ >= 0);Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);                                     // 查找表uchar* p = lookUpTable.ptr();for (int i = 0; i < 256; ++i)p[i] = saturate_cast<uchar>(pow(i / 255.0, gamma_)*255.0);      // pow()是幂次运算Mat res = img.clone();LUT(img, lookUpTable, res);                                         // LUT hconcat(img, res, img_gamma_corrected);}void on_linear_transform_alpha_trackbar(int, void *)                    // alpha 控制条{double alpha_value = alpha / 100.0;int beta_value = beta - 100;basicLinearTransform(img_original, alpha_value, beta_value);}void on_linear_transform_beta_trackbar(int, void *){double alpha_value = alpha / 100.0;int beta_value = beta - 100;basicLinearTransform(img_original, alpha_value, beta_value);}void on_gamma_correction_trackbar(int, void *)                          // gamma 控制条{double gamma_value = gamma_cor / 100.0;gammaCorrection(img_original, gamma_value);}
}int main(int argc, char** argv)
{String imageName("../data/lena.jpg");img_original = imread(imageName);img_corrected = Mat(img_original.rows, img_original.cols * 2, img_original.type());img_gamma_corrected = Mat(img_original.rows, img_original.cols * 2,img_original.type());hconcat(img_original, img_original, img_corrected);hconcat(img_original, img_original, img_gamma_corrected);namedWindow("Brightness and contrast adjustments", WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("Gamma correction", WINDOW_AUTOSIZE);createTrackbar("Alpha gain (contrast)", "Brightness and contrast adjustments",&alpha,500, on_linear_transform_alpha_trackbar);createTrackbar("Beta bias (brightness)", "Brightness and contrast adjustments", &beta, 200, on_linear_transform_beta_trackbar);createTrackbar("Gamma correction", "Gamma correction", &gamma_cor, 200, on_gamma_correction_trackbar);while (true){imshow("Brightness and contrast adjustments", img_corrected);imshow("Gamma correction", img_gamma_corrected);int c = waitKey(30);                // 延时30毫秒if (c == 27)                        // 按键escbreak;}return 0;
}

运行结果

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