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文章目录
- 点操作
- 对比度调整
- 点操作代码演示
- 函数操作代码演示
- 亮度调整
- 代码演示
点操作
图像亮度和对比度的调整操作,其实属于图像处理变换中比较简单的一种 —— 点操作。点操作有一个特点:仅仅根据输入像素值(有时可以加上某些全局信息或参数),来计算相应的输出像素值。点操作包括亮度调整和对比度调整、颜色校正和变换。
两种最常用的点操作是乘上一个常数(对应对比度的调节)以及加上一个常数(对应亮度值的调节)。公式如下:
g(x) = a ∗ f(x) + b
为了访问图像中的每一个像素,因为是对BGR图像进行运算,每个像素有三个值B、G、R,所以分别访问它们的代码是使用三个for循环:
//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<Vec3b>(y,x)[c]=saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(y,x)[c])+g_nBrightValue);
}
}
}
- 为了访问图像的每一个像素,使用这样的语法: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)
- 因为运算结果可能会超出像素的取值范围(溢出),还有可能是非整数(浮点数),所以要用saturate_cast对结果进行转换,以确保它为有效值。
- 这里的 a 也就是对比度,一般为了观察的效果,它的取值为 0.0 到 3.0 的浮点值。
对比度调整
点操作代码演示
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat g_srcImage, g_dstImage;
g_srcImage = imread("C://Users//86173//Desktop//cc.png");
if (!g_srcImage.data)
return -1;
int g_nContrastValue = 30;//对比度
g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());
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<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(g_srcImage.at<Vec3b>(y, x)[c]) );
}
}
}
imshow("原图", g_srcImage);
imshow("对比度", g_dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}
函数操作代码演示
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
// 设置对比度增益
double alpha = 2.0;
// 执行对比度调整
Mat adjustedImage = Mat::zeros(image.size(), image.type());
image.convertTo(adjustedImage, -1, alpha, 0);
// 显示原始图像和调整后的图像
imshow("Original Image", image);
imshow("Adjusted Image", adjustedImage);
waitKey(0);
return 0;
}
亮度调整
代码演示
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat g_srcImage, g_dstImage;
g_srcImage = imread("C://Users//86173//Desktop//cc.png");
if (!g_srcImage.data)
return -1;
int g_nBrightValue = 100;//对比度
g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());
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<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>((g_srcImage.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
}
}
}
imshow("原图", g_srcImage);
imshow("亮度", g_dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}
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