图像变换理论公式

图像变换可以看作如下：

像素变换 – 点操作：对点进行像素值调整
邻域操作 – 区域：

调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作，变换公式如下：

图像变换相关API

zeros( image.size(), image.type() )

作用：创建一张跟原图像大小和类型一致的空白图像、像素值初始化为0

函数原型：

Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() ); ：

参数为图像的size属性与type属性，用时直接调用就可以了，例如下面例子：

dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());   // 初始化对象

saturate_cast(value);

作用：确保修改值大小范围为0~255之间

函数原型：

saturate_cast(value);：

参数为要设置的值，往往是赋值给前面的像素点，例如下面语句，saturate_cast(value)通常作为后面的value

Mat.at(y,x)[index]=value; ：给每个像素点每个通道赋值

例如下面用法：

dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(alpha*b + beta);// 调整对比度与亮度

代码示例

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>  using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char** argv) {Mat src = imread("./test2.jpg");if (!src.data) {cout << "could not load image ..." << endl;return -1;}char windows_name[] = "input Image";namedWindow(windows_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow(windows_name, src);//调整图像亮度与对比度int height = src.rows;int width = src.cols;float alpha = 1.2f;float beta = 10.f;  // 增益变量Mat dst, convert, dst_convert;//cvtColor(src,src,CV_RGB2GRAY);           // 将src灰度处理//imshow("gray",src);                      // 灰度图dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());    // 初始化对象src.convertTo(convert, CV_32F);//将其转化为 float 型数据dst_convert = Mat::zeros(src.size(), src.type());for (int row = 0; row < height; row++) {for (int col = 0; col < width; col++) {if (src.channels() == 1) {                   // 单通道图像的处理int v = src.at<uchar>(row, col);dst.at<uchar>(row, col) = saturate_cast<uchar>(alpha*v + beta); // 灰度图的计算}else if (src.channels() == 3) {             // 3通道图像处理int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];        // 注意只能用<Vec3b>，而不能用<Vec3f>int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(alpha*b + beta);// 调整对比度与亮度，公式: g(i,j) = α*f(i,j)+β  其中 α>0, β是增益变量dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(alpha*g + beta);// 图像越亮，颜色值越往255靠近dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(alpha*r + beta);// 对比度: 就是两个像素点之间的差值，差值越大对比度越高，反之越低float f_b = convert.at<Vec3f>(row, col)[0];float f_g = convert.at<Vec3f>(row, col)[1];float f_r = convert.at<Vec3f>(row, col)[2];dst_convert.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(alpha*f_b + beta);// 用float计算会比uchar精度高一些，值会大一点点dst_convert.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(alpha*f_g + beta);dst_convert.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(alpha*f_r + beta);}}}imshow("dst_Image", dst);imshow("dst_convert Image", dst_convert);waitKey(0);return 0;
}

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