OpenCV 调整图像亮度与对比度

图像变换理论公式

图像变换可以看作如下：

2. 像素变换 – 点操作：对点进行像素值调整
3. 邻域操作 – 区域：

调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作，变换公式如下：

图像变换相关API

zeros( image.size(), image.type() )

作用：创建一张跟原图像大小和类型一致的空白图像、像素值初始化为0

函数原型：

Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() ); ：

参数为图像的size属性与type属性，用时直接调用就可以了，例如下面例子：

dst = Mat::zeros(src.size(), src.type()); // 初始化对象

saturate_cast(value);

作用：确保修改值大小范围为0~255之间

函数原型：

saturate_cast(value);：

参数为要设置的值，往往是赋值给前面的像素点，例如下面语句，​​saturate_cast(value)​​通常作为后面的​​value​​

Mat.at(y,x)[index]=value; ：给每个像素点每个通道赋值

例如下面用法：

dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(alpha*b + beta);// 调整对比度与亮度

代码示例

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>  

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
Mat src = imread("./test2.jpg");
if (!src.data) {
cout << "could not load image ..." << endl;
return -1;
  }
char windows_name[] = "input Image";
namedWindow(windows_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(windows_name, src);

//调整图像亮度与对比度
int height = src.rows;
int width = src.cols;

float alpha = 1.2f;
float beta = 10.f;  // 增益变量

Mat dst, convert, dst_convert;
//cvtColor(src,src,CV_RGB2GRAY);      // 将src灰度处理
//imshow("gray",src);           // 灰度图

dst = Mat::zeros(src.size(), src.type()); // 初始化对象

src.convertTo(convert, CV_32F);//将其转化为 float 型数据
dst_convert = Mat::zeros(src.size(), src.type());

for (int row = 0; row < height; row++) {
for (int col = 0; col < width; col++) 
    {
if (src.channels() == 1) {          // 单通道图像的处理
int v = src.at<uchar>(row, col);
dst.at<uchar>(row, col) = saturate_cast<uchar>(alpha*v + beta); // 灰度图的计算
      }
else if (src.channels() == 3) {       // 3通道图像处理
int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];   // 注意只能用<Vec3b>，而不能用<Vec3f>
int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];
int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];
dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(alpha*b + beta);// 调整对比度与亮度，公式: g(i,j) = α*f(i,j)+β  其中 α>0, β是增益变量
dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(alpha*g + beta);// 图像越亮，颜色值越往255靠近
dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(alpha*r + beta);// 对比度: 就是两个像素点之间的差值，差值越大对比度越高，反之越低

float f_b = convert.at<Vec3f>(row, col)[0];
float f_g = convert.at<Vec3f>(row, col)[1];
float f_r = convert.at<Vec3f>(row, col)[2];
dst_convert.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(alpha*f_b + beta);// 用float计算会比uchar精度高一些，值会大一点点
dst_convert.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(alpha*f_g + beta);
dst_convert.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(alpha*f_r + beta);

      }
    }
  }

imshow("dst_Image", dst);
imshow("dst_convert Image", dst_convert);

waitKey(0);
return 0;
}