(OpenCV — 9)图像对比度、亮度值调整__opencv 获取图片亮度值

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理论依据

首先了解一下算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。下面是算子的一般形式。

(OpenCV — 9)图像对比度、亮度值调整_#include

本节所讲解的图像亮度和对比度的调整操作，其实属于图像处理变换中比较简单的一种——点橾作 ( pointoperators ) 。点操作有一个特点：仅仅根据输入像素值（有时可加上某些全局信息或参数），来计算相应的输出像系值。这类算子包括亮度 ( brightness) 和对比度 ( contrast ) 调整、颜色校正 ( colorcorrection ) 和变换（ transformations) 。

两种最常用的点操作（或者说点算子）是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应对比度的调节）。公式如 F :

(OpenCV — 9)图像对比度、亮度值调整_回调函数_02

看到这个式子，我们关千图像亮度和对比度调整的策略就比较好理解了。
其中：

参数 f(x)表示源图像像素。
参数 g(x)表示输出图像像素。
参数 a (需要满足 a>0 ) 被称为增益 ( gain ) , 常常被用来控制图像的对比度。
参数 b 通常被称为偏置 ( bias ), 常常被用来控制图像的完度。而更近一步，我们这样改写这个式子：

(OpenCV — 9)图像对比度、亮度值调整_回调函数_03

其中， i 和 j 表示像素位于第 i 行和第 j 列，这个式子可以用来作为我们在OpenCV 中控制图像的完度和对比度的理论公式。

访问图片中的像素

访问图片中的像素有很多种方式，可以参考： (OpenCV — 6)访问图像中的像素而为了执行如下运算：

(OpenCV — 9)图像对比度、亮度值调整_#include_04

我们需要访问图像的每一个像素。因为是对 GBR 图像进行运算，每个像素有三个值 (G 、 B 、 R ) , 所以我们必须分别访问它们 ( OpenCV 中的图像存储模式为GBR ) 。以下是访问像素的代码片段，使用了三个 for 循环。

//三个 for 循环，执行运算 new_image(i, j) =a*image(i, j) + b
for (int y = 0; y < image; rows; y++)
{
  for(int x = 0; x < image.cols; x++)
  {
    for (int c = 0; c < 3 ; c++)
    {
      new_image.at<Vec3b>(y, x)[c]=saturate_cast<uchar>
      ((g_nContrastValue*0.01 ) * (image.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
    }
  }
}

让我们分三个方面进行讲解。

为了访问图像的每一个像素，使用这样的语法： 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 (对应 0 、 l 、 2)其中之一。

因为运算结果可能会超出像素取值范围（溢出），还可能是非整数（如果是浮点数的话），所以要用 saturate_cast 对结果进行转换，以确保它为有效值。

这里的 a 也就是对比度，一般为了观察的效果，它的取值为 0.0 到 3 .0 的浮点值，但是轨迹条一般取值都会取整数，因此在这里我们可以将其代表对比度值的 nContrastValue 参数设为 0 到 300 之间的整型，在最后的式子中乘以一个 0.0 1 , 这样就完成了轨迹条中 300 个不同取值的变化。这就是为什么在式子中，会有 saturate_cast<uchar> ((g_ nContrastYalue*0.01)*(image.at<Vec3b> (y,x)[c])+g_ nBrightYalue)中的 g_nContrastValue*0.01。

实例代码：

/***头文件包含部分***/
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <qstring.h>
#include <qdebug.h>
#include <qthread.h>
#include <sys/time.h>
/***命名空间声明部分***/
using namespace cv;
using namespace std




    
;

//  描述：全局函数声明
static void ContrastAndBright(int, void *);

//  描述：全局变量声明
int g_nContrastValue; //对比度值
int g_nBrightValue;  //亮度值
Mat g_srcImage,g_dstImage;

//  描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
int main(   )
{
    // 读入用户提供的图像
    g_srcImage = imread( "D:\\QT\\project\\opencv_qtcreaor\\image\\1.jpg");
    if( !g_srcImage.data ) { printf("读取g_srcImage图片错误~！ \n"); return false; }
    g_dstImage = Mat::zeros( g_srcImage.size(), g_srcImage.type() );

    //设定对比度和亮度的初值
    g_nContrastValue=80;
    g_nBrightValue=80;

    //创建窗口
    namedWindow("xiaoguo", 1);//【效果图窗口】
    namedWindow("【原始图窗口】", 1);

    // 显示图像
    imshow("【原始图窗口】", g_srcImage);

    //创建轨迹条
    createTrackbar("contrast", "xiaoguo",&g_nContrastValue, 300,ContrastAndBright );//对比度
    createTrackbar("brightness", "xiaoguo",&g_nBrightValue, 200,ContrastAndBright );//亮度

    //调用回调函数
    ContrastAndBright(g_nContrastValue,0);
    ContrastAndBright(g_nBrightValue,0);

    //输出一些帮助信息
    qDebug()<<"运行成功"<<endl;

    //按下“q”键时，程序退出
    waitKey(0);
    return 0;
}


//  描述：改变图像对比度和亮度值的回调函数
static void ContrastAndBright(int, void *)
{
    // 三个for循环，执行运算 g_dstImage(i,j) = a*g_srcImage(i,j) + b
    for( int y = 0; y < g_srcImage.rows; y++ )
    {
        for( int x = 0; x < g_srcImage.cols; x++ )
        {
            for( int c = 0; c < 3; c++ )
            {
                g_dstImage.at<Vec3b>(y,x)[c] = saturate_cast<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*( g_srcImage.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + g_nBrightValue );
            }
        }
    }
    imshow("xiaoguo", g_dstImage);
}