翻译：陈之炎
校对：吴金迪

本文约2500字，建议阅读5分钟
本文为大家介绍了OpenCV改变图像的对比度和亮度。

目标

• 访问像素值;

• 用零初始化矩阵;

• 学习CV :: saturate_cast的作用及其有用的原因;

• 学习有关像素变换的很酷的知识;

• 提高图像亮度的实例。

理论

图像处理

• 常用的图像处理操作是一个函数，它将一个或多个图像作为输入并生成输出图像。
  

• 图像变可被视为：

• 点运算符（像素变换）;

• 邻近（基于区域的）运算符。

像素变换

• 在图像处理中, 每个输出像素的值仅取决于相应的输入像素值（可能还包括一些全局收集的信息或参数）;

• 此类操作实例包括亮度调整、对比度调整以及颜色的校正和转换。

亮度和对比度调整

• 参数α > 0和β通常称为增益参数和偏置参数,通过这两个参数分别来控制对比度和亮度。

• F （ X ）为源图像的像素,G （ X ）为输出图像的像素。可以方便地写出以下表达式：

  

• 其中i和j表示位于第i行，第j列的像素。

代码

C ++  

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/java/tutorial_code/ImgProc/changing_contrast_brightness_image/BasicLinearTransformsDemo.java

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python/tutorial_code/imgProc/changing_contrast_brightness_image/BasicLinearTransforms.py）

• 原文可下载源代码（地址在文末）

• 下面的代码执行g(i,j)=α⋅f(i,j)+β操作
  

代码详解

C ++  

• 初始像素值为零;

• 与原始图像相同的尺寸和数据类型。

• 我们现在要求用户输入α和β值：

• 为了执行g(i,j)=α⋅f(i,j)+β操作，我们必须访问图像的每个像素。由于是对BGR图像进行操作，所以每个像素包含（B，G和R）三个值，我们必须分别访问它们。具体代码如下：

• 我们利用 image.at<Vec3b>(y,x)[c]来访问图像的各个像素，其中ÿ是行号， X是列号，C是B，G或R（0，1或2）；

• 由于α⋅p(i,j)+β 操作的值可能溢出或为非整数（如α是浮点数），我们用CV :: saturate_cast来确保该值的有效性；

• 最后，我们用以下方式创建窗口并显示图像。

结果

• 我们不运行代码，设置α = 2.2和β = 50。

实例

图像亮度和对比度调整

伽瑪校正

伽瑪校正利用输入值和输出映射值之间的非线性变换，校正图像的亮度：

纠正曝光不足的图像

图: Visem的作品 [CC BY-SA 3.0]，来源:维基共享资源

代码

C ++  

更多资源

• 图形渲染中的伽玛校正

• CRT监视器的伽玛校正和图像显示

• 数字曝光技术

https://docs.opencv.org/4.5.2/d3/dc1/tutorial_basic_linear_transform.html

下一小节：1.7 离散傅里叶变换

独家｜OpenCV 1.2 如何用OpenCV扫描图像、查找表和测量时间（附链接）

独家｜OpenCV 1.4 对图像的操作

陈之炎，北京交通大学通信与控制工程专业毕业，获得工学硕士学位，历任长城计算机软件与系统公司工程师，大唐微电子公司工程师，现任北京吾译超群科技有限公司技术支持。目前从事智能化翻译教学系统的运营和维护，在人工智能深度学习和自然语言处理（NLP）方面积累有一定的经验。业余时间喜爱翻译创作，翻译作品主要有：IEC-ISO 7816、伊拉克石油工程项目、新财税主义宣言等等，其中中译英作品“新财税主义宣言”在GLOBAL TIMES正式发表。能够利用业余时间加入到THU 数据派平台的翻译志愿者小组，希望能和大家一起交流分享，共同进步