OpenCV基礎(四)---圖像對比度，亮度調整

圖像對比度，亮度調整

圖像對比度，指不同像素間的差值，差值越大，對比度越大.

圖像亮度，對於RGB圖像，亮度最大為（255，255，255），最暗為（0，0，0）.

調整公式如上，f(x)為源圖像，g(x)為輸出圖像

　　　　　　　α為增益，用於設置圖像對比度

　　　　　　　β為偏置，用於調整圖像亮度

函數介紹：createTrackbar()

這里創建了兩個滑動條，用於調整α，β

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

參數說明：

const String& trackbarname：滑動條的名字

const String& winname：窗口的名稱，該窗口將用作創建的滑動條的父窗口

int* value：值可選指針，指向一個整型變量，其值反映滑塊的位置。創建時，滑塊位置由該變量定義

int count：滑塊的最大位置。最小位置總是0。

TrackbarCallback onChange = 0：指針指向每次滑塊改變位置時要調用的函數。這個函數的原型應該是void Foo(int,void\*);，其中第一個參數是trackbar位　置，第二個參數是用戶數據(參見下一個參數)。如果回調是空指針，則不調用回調，只更新值

void* userdata = 0: 作為回調函數傳遞的用戶數據。它可以在不使用全局變量的情況下處理trackbar事件

 

代碼演示

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

using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, dst;
const char * contrast_bar = "對比度";
const char * bright_bar = "亮度";
const char * window_name = "效果圖";
int contrast_value;
int bright_value;
int max_contrast = 200;    //最大對比度，為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();  //獲取圖像通道數
    contrast_value = 100;  //設置初始對比度   
    bright_value = 0;   //設置初始亮度

    namedWindow(window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    //創建軌跡條
    createTrackbar(contrast_bar, window_name, &contrast_value, max_contrast, adjustContrastAndBright);
    createTrackbar(bright_bar, window_name, &bright_value, max_bright, adjustContrastAndBright);
    
    //調用回調函數
    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 限制結果在0-255之間
                dst.at<uchar>(row, col) = saturate_cast<uchar>(v * contrast_value * 0.01 + bright_value); //調整
        }
    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            
                //調整
                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);
}

原始圖像

效果圖