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內容

• 理論知識
• 代碼

1. 理論知識

圖像變換可以看作如下兩種：

• 像素變換 —— 點操作，例如：
• 鄰域操作 —— 區域，例如：卷積、特征提取、梯度計算、模式匹配識別、角點檢測、模糊、平滑等

調整圖像的亮度和對比度屬于像素變換 —— 點操作

公式：

g(i,j) = \alpha * f(i,j) + \beta

其中 α>0，β 是增益變量。

BGR 圖像的像素值在 0~255 之間，0 代表黑色，255 代表白色，所以像素值越大，亮度越高，所以設置了增益變量 β。

α 用于提高對比度，圖像中的像素值會隨著差值的拉大而對比度增強。

注意：OpenCV 是基于 BGR 圖像的，所以圖像的每一個像素值都在 0~255 的范圍之內。但是其他格式的圖像，比如有的時候打開一幅 .tiff 格式的圖像，它的像素值有可能是負數。

2. 重要的 API

Mat new_image = Mat::zeros(image.size(), image.type());
創建一張跟原圖像大小和類型一致的空白圖像、像素值初始化為 0。

saturate_cast(value);
確保像素值在 0~255 之間。

Mat.at(y,x)[index] = value;
給每個像素點每個通道賦值。

3. 完整代碼

#include <opencv.hpp>#include <iostream>#define alpha 1.5 // 調整圖像對比度 #define beta 10 // 調整圖像亮度int main(int argc, char** argv) {cv::Mat src = cv::imread(cv::samples::findFile("LBXX1.jpg"), cv::IMREAD_COLOR);char windowName[] = "Input image";cv::namedWindow(windowName, cv::WINDOW_AUTOSIZE);cv::imshow(windowName, src);int height = src.rows;int width = src.cols;cv::Mat dst = cv::Mat::zeros(src.size(), src.type());for (int irow = 0; irow < height; irow++){for (int icol = 0; icol < width; icol++){if (src.channels() == 3){double b = src.at<cv::Vec3b>(irow, icol)[0];double g = src.at<cv::Vec3b>(irow, icol)[1];double r = src.at<cv::Vec3b>(irow, icol)[2];dst.at<cv::Vec3b>(irow, icol)[0] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * b + beta);dst.at<cv::Vec3b>(irow, icol)[1] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * g + beta);dst.at<cv::Vec3b>(irow, icol)[2] = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * r + beta);}else if (src.channels() == 1){double v = src.at<uchar>(irow, icol);dst.at<uchar>(irow, icol) = cv::saturate_cast<uchar>(alpha * v + beta);}}}cv::namedWindow("Output image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);cv::imshow("Output image", dst);cv::waitKey(0);return 0; }

3.1 alpha=1.5 & beta=10

結果

3.2 alpha=1.5 & beta=100

結果

3.2 alpha=5 & beta=10

結果

3.3 對比

3.3.1 alpha=1.5 之下，beta=10 VS beta=100

3.3.2 beta=10 之下，alpha=1.5 VS alpha=5

總結

以上是生活随笔為你收集整理的6. 调整图像亮度和对比度（OpenCV基础课程视频学习）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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