图像处理:
一般来说,图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。
图像变换可分为以下两种:
点算子(像素变换)
邻域(基于区域的)算子
像素变换:
在这一类图像处理变换中,仅仅根据输入像素值(有时可加上某些全局信息或参数)计算相应的输出像素值。
这类算子包括 亮度 和 对比度 调整,以及颜色校正和变换。
亮度和对比度调整:
两种常用的点过程(即点算子),是用常数对点进行 乘法 和 加法 运算:
两个参数 α>0和β 一般称作 增益 和 偏置 参数。我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 。
用到的函数:
void Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const¶
| Parameters: |
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|---|
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Parameters: |
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| Parameters: |
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|---|
The method converts source pixel values to the target datatype. saturate_cast<> is applied at the end to avoid possible overflows:
代码及注释:
// 027 对比度和亮度调整.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
//以下三种头文件方式都是可以的
//#include <opencv2/core/core.hpp>
//#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
//#include<cv.h>
//#include<highgui.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
double alpha;
int beta;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
/// 读入用户提供的图像
Mat image=imread("Lena.jpg");
//新的Mat对象,以存储变换后的图像
Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() );// Mat::zeros 采用Matlab风格的初始化方式,用 image.size() 和 image.type() 来对Mat对象进行0初始化。
/// 初始化
cout << " Basic Linear Transforms " << endl;
cout << "-------------------------" << endl;
cout << "* Enter the alpha value [1.0-3.0]: ";
cin >> alpha;
cout << "* Enter the beta value [0-100]: ";
cin >> beta;
/// 执行运算 new_image(i,j) = alpha*image(i,j) + beta
//访问图像的每一个像素
for( int y = 0; y < image.rows; y++ )
{
for( int x = 0; x < image.cols; x++ )
{
for( int c = 0; c < 3; c++ )
{
//image.at<Vec3b>(y,x)[c] 其中, y 是像素所在的行, x 是像素所在的列, c 是R、G、B(0、1、2)之一。
//运算结果可能超出像素取值范围,还可能是非整数,所以我们要用 saturate_cast 对结果进行转换,以确保它为有效值。
new_image.at<Vec3b>(y,x)[c] = saturate_cast<uchar>( alpha*( image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + beta );
}
}
}
//不访问每个像素,运用系统函数的做法
//image.convertTo(new_image, -1, alpha, beta);
/// 创建窗口
namedWindow("Original Image", 1);
namedWindow("New Image", 1);
/// 显示图像
imshow("Original Image", image);
imshow("New Image", new_image);
/// 等待用户按键
waitKey();
return 0;
}