灰度值线性变换

原理

假设输入图像为I，宽为W、高为H，输出图像记为O，图像的线性变换可以利用以下公式定义：

[O(r,c) = a*I(r,c) + b, 0 leq r< H, 0 leq c < W ]

当a=1，b=0时，O为I的一个副本；如果a>1，则输出图像O的对比度比I有所增大；如果a<1，则O的对比度比I有所 减小。 而b值的改变，影响的是输出图像的亮度，当b>0时，亮度增加； 当b<0时，亮度减小。

代码

# !/usr/bin/env python
# -*-encoding: utf-8-*-
# author:LiYanwei
# version:0.1


import cv2
import numpy as np

if __name__ =="__main__":
    image = cv2.imread('img1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    MAX_VALUE = 120
    value = 120

    #调整对比度后，图像的效果显示窗口
    cv2.namedWindow("contrast",cv2.WND_PROP_AUTOSIZE)

    #调整系数，观察图像的变化
    def callback_contrast(_value):
        #通过线性运算，调整图像对比度
        a = float(_value)/40.0
        contrastImage = a*image
        contrastImage[contrastImage > 255] = 255
        contrastImage = np.round(contrastImage)
        contrastImage = contrastImage.astype(np.uint8)
        cv2.imshow("contrast", contrastImage)
        cv2.imwrite("contrast.jpg", contrastImage)

    callback_contrast(value)
    cv2.createTrackbar("value", "contrast", value, MAX_VALUE, callback_contrast)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()