OpenCV基础(四)---图像对比度，亮度调整

图像对比度，亮度调整

图像对比度，指不同像素间的差值，差值越大，对比度越大.

图像亮度，对于RGB图像，亮度最大为（255，255，255），最暗为（0，0，0）.

调整公式如上，f(x)为源图像，g(x)为输出图像

　　　　　　　α为增益，用于设置图像对比度

　　　　　　　β为偏置，用于调整图像亮度

函数介绍：createTrackbar()

这里创建了两个滑动条，用于调整α，β

函数原型： int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,
　　　　　　　　　　　　　　int* value, int count,
　　　　　　　　　　　　　　TrackbarCallback onChange = 0,
　　　　　　　　　　　　　　void* userdata = 0);

参数说明：

const String& trackbarname：滑动条的名字

const String& winname：窗口的名称，该窗口将用作创建的滑动条的父窗口

int* value：值可选指针，指向一个整型变量，其值反映滑块的位置。创建时，滑块位置由该变量定义

int count：滑块的最大位置。最小位置总是0。

TrackbarCallback onChange = 0：指针指向每次滑块改变位置时要调用的函数。这个函数的原型应该是void Foo(int,void*);，其中第一个参数是trackbar位　置，第二个参数是用户数据(参见下一个参数)。如果回调是空指针，则不调用回调，只更新值

void* userdata = 0: 作为回调函数传递的用户数据。它可以在不使用全局变量的情况下处理trackbar事件

代码演示

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, dst;
const char * contrast_bar = "对比度";
const char * bright_bar = "亮度";
const char * window_name = "效果图";
int contrast_value;
int bright_value;
int max_contrast = 200;    //最大对比度，为2倍  
int max_bright = 100;   //最大偏置
int channels;
static void adjustContrastAndBright(int, void *);

int main()
{
    src = imread("D:/xiaobai.png");
    if (src.empty()) {
        cout << "could not load image..." << endl;
        return false;
    }
    imshow("xiaobai", src);
    dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    channels = src.channels();  //获取图像通道数
    contrast_value = 100;  //设置初始对比度   
    bright_value = 0;   //设置初始亮度

    namedWindow(window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    //创建轨迹条
    createTrackbar(contrast_bar, window_name, &contrast_value, max_contrast, adjustContrastAndBright);
    createTrackbar(bright_bar, window_name, &bright_value, max_bright, adjustContrastAndBright);
    
    //调用回调函数
    adjustContrastAndBright(contrast_value, 0);
    adjustContrastAndBright(bright_value, 0);

    waitKey(0);
    return 0;
}

static void adjustContrastAndBright(int, void *)
{
    switch (channels)
    {
    case 1:
        for (int row = 0; row < src.rows; row++)
            for (int col = 0; col < src.cols; col++){
                float v = src.at<uchar>(row, col);
                // saturate_cast 限制结果在0-255之间
                dst.at<uchar>(row, col) = saturate_cast<uchar>(v * contrast_value * 0.01 + bright_value); //调整
        }
    case 3:
        for (int row = 0; row < src.rows; row++)
            for (int col = 0; col < src.cols; col++) {
                float b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];// blue
                float g = src.at<Vec3b>(row, col)[1]; // green
                float r = src.at<Vec3b>(row, col)[2]; // red            
                //调整
                dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(b * contrast_value * 0.01 + bright_value);
                dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(g * contrast_value * 0.01 + bright_value);
                dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(r * contrast_value * 0.01 + bright_value);
            }
    }
    imshow(window_name, dst);
}

原始图像

效果图