矩阵的掩膜操作实现图像对比度调整

opencv中,掩膜操作是定义一个矩阵，然后根据这个矩阵重新计算每个像素的值，掩膜有如下用途

1,提取感兴趣区域

2，屏蔽作用

3，结构特征提取

4，特殊形状图像的制作

涉及到的知识点

什么是图像的对比度：对比度是指图像最亮和最暗之间的区域间的比率，比值越大，从黑到白的渐变层次就越多

色彩表现就越丰富。

1，获取图像像素指针

Mat.ptr<uchar>(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数,也就是返回对应像素行的行指针

const uchar*  current= myImage.ptr<uchar>(row ):获得当前行指针

p(row, col) =current[col] 获得当前像素点p(row,col)的像素值

2,防止处理像素值越界(确保RGB值的范围在0-255之间)

saturate_cast<uchar>（-100），返回 0

saturate_cast<uchar>（288），返回255

saturate_cast<uchar>（100），返回100

3,实现图像对比度调整掩膜操作的公式

I(i,j) = 5*I(i,j) - [I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i,j-1) + I(i,j+1)]

施加给像素的矩阵

Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);

下面给出比较形象的解释