Opencv学习笔记（五） -------增强图像的对比度和亮度_openv对比度亮度,数据增强-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DDDddddL/article/details/104264038

本文详细介绍了使用OpenCV进行图像增强的方法，包括如何创建与原图像相同大小和类型的空白图像，利用saturate_cast()函数确保像素值在有效范围内，以及通过调整alpha和beta参数来改变图像亮度和对比度。代码示例展示了如何读取图像，应用增强算法，并显示处理前后的图像对比。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

（一）理论
在这里插入图片描述
（二）重要的API
Mat dst = Mat::zeros(src.size(),src.type());创建一张与原图像大小类型相同的空白图像，初始值为0；

Saturate_cast(数据) 确保数据在0~255之间

/*************获取图像像素值*************/
Mat.at<Vec3b>(row,col)[0]     //blue通道像素值   
Mat.at<Vec3b>(row,col)[1]    //green通道像素值
Mat.at<Vec3b>(row,col)[2]    //red通道像素值

Mat.at<uchar>(row,col)      //灰度图像数值

（代码部分）

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src;
	src = imread("D:/picture/Curry.jpeg");

	if (src.empty())     //如果没有找到图片
	{
		printf("could not find picture.....\n");
		return -1;
	}

	//cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);        //转化成灰度图

	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);

	Mat dst = src.zeros(src.size(), src.type());

	int height = src.rows;
	int weight = src.cols;
	
	double alpha = 2;
	double beta = 5;

	for (int row = 0; row < height; row++)
	{
		for (int col = 0; col < weight; col++)
		{
			if (src.channels() == 3)
			{
				int blue = src.at<Vec3b>(row, col)[0];
				int green = src.at<Vec3b>(row, col)[1];
				int red = src.at<Vec3b>(row, col)[2];

				dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(blue * alpha + beta);
				dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(green * alpha + beta);
				dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(red * alpha + beta);
			}
			else if (src.channels() == 1)
			{
				int gray = src.at<uchar>(row, col);
				dst.at<uchar>(row,col) = saturate_cast<uchar>(gray * alpha + beta);
			}
		}
	}
	namedWindow("output image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("output image", dst);

	waitKey(0);   //等待
	return 0;
}

实验效果
在这里插入图片描述