1.内容
设计一个Sigmoid函数,实现对图像的对比度调整;
使用opencv窗口系统的slider控件,交互改变Sigmoid函数的参数,实现不同程度的对比度调整;
2.方法
一次函数方法
想要调整图片的对比度,就要对图片中的像素进行操作,改变像素的值来达到调整图片对比度的目的。
而使用一次函数来调整对比度的方法十分简单,函数如下:
new_image.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>
(0.01*a*(image.at<Vec3b>(y,x)[c])+b);
将图片像素定为x,想要改变x的值,就要改变其系数a和参数b,通过a来改变图片的对比度,通过b来改变图片的亮度。
sigmoid函数方法
Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x),该函数具有如下的特性:当x趋近于负无穷时,y趋近于0;当当x趋近于正无穷时,y趋近于1;当x=1/2时,y=0。
函数的基本性质:
- 定义域:(−∞,+∞)(−∞,+∞)
- 值域:(−1,1)(−1,1)
- 函数在定义域内为连续和光滑函数
- 处处可导,导数为:f′(x)=f(x)(1−f(x))
对其求导并结合图像给定参数,得到函数
255
/
(
1
+
e
−
k
(
x
−
127.5
)
)
\ 255/(1+e^-k(x-127.5))\,
255/(1+e−k(x−127.5))
其代码为
new_image.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>
((255/(1+exp(a*((image.at<Vec3b>(y,x)[c])-127.5))))+b);
其中图片仍然是x,a是调整对比度的系数,b是调整亮度的参数。
3.滑动条
滑动条在OpenCV是动态调节参数的一种特别好用的工具。比如边缘检测,阈值化,对比度和亮度调节等。它是在规定窗口显示,并调节参数控制显示图像。
使用滑动条的主要步骤有如下几步:
-
1、创建窗口
用namedWindow()函数创建窗口。如:namedWindow(“边缘检测”,WINDOW_AUTOSIZE); -
2、创建滑动条
createTrackbar()函数的各个参数可以参考相关书籍,这里不再赘述。
这里说一下值得注意的地方,
第一个参数是调节的参数名;
第二个参数是窗口名;即上步创建窗口名”边缘检测”,不要乱写,否则不出现滑动条;
第三个参数是int *,即参数名取地址,如“&thresholds”;
第四个参数是调节参数最大值,可以直接数字表示;
第五个参数是回调函数名,即调节的参数被那个函数使用,就调哪个函数。
如:cv::createTrackbar(“阈值:”,”边缘检测”,&thresholds,100, canny_track); -
3、回调函数
在createTrackbar()函数第五个参数是哪个,回调函数就是哪个。例如:canny_track(0,0)。 -
4、书写回调函数
回调函数编写没什么好说的,值得注意两点的是:
一、如果有产生新的图像,那么新的图像变量名不能用之前的变量;如Canny(),结果图像要重新在回调函数canny_track()中编写。
二、如果要显示图像,imshow()函数中的窗口名要跟第一步创建窗口名一致,如果不一致,那么是滑动条和图像不在一个窗口显示,可能其他情况会需要这种结果,就另说了。
代码1为:
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int thresholds=50;
Mat image,srcimage;
void canny_track(int ,void *)
{
Mat result;
Canny(srcimage,result,thresholds,thresholds*3,3);
imshow("边缘检测",result);
}
int main()
{
image=imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\image\\C.jpg");
if(!image.data)
{
return 0;
}
cvtColor(image,srcimage,CV_BGR2GRAY);
namedWindow("边缘检测",WINDOW_AUTOSIZE);
cv::createTrackbar("阈值:","边缘检测",&thresholds,100,canny_track);
canny_track(0,0);
waitKey(0);
return 0;
}
结果
最终结果为:
https://blog.youkuaiyun.com/liumangmao1314/article/details/58677849 ↩︎