OpenCV2:小学篇图像灰度变换技术-其他灰度变换-优快云博客

本文介绍了图像处理中的线性变换方法，通过调整图像对比度和亮度来改善图像质量，并提供了一个使用OpenCV实现线性变换的具体示例。

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一.简介

二.线性变换

灰度线性变换是图像处理的基本运算,通常应用在调整图像的画面质量方面(图像对比度亮度及反转),在美图秀秀与Photoshop中可以实现一键美化或亮度自动调节等功能

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;

// 图像线性变换操作
cv::Mat linearTransform(cv::Mat srcImage, float a, float b)
{
    if (srcImage.empty())
    {
        std::cout << "No data" << std::endl;
    }

    const int nRows = srcImage.rows;
    const int nCols = srcImage.cols;
    cv::Mat resultImage = cv::Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());

    // 图像元素遍历
    for (int i = 0; i < nRows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < nCols; j++)
        {
            for (int c = 0; c < 3; c++)
            {
                // 矩阵at操作,检查下标防止越界
                resultImage.at<Vec3b>(i, j)[c] = saturate_cast<uchar>(a * (srcImage.at<Vec3b>(i, j)[c]) + b);
            }
        }
    }

    return resultImage;
}

int main()
{
    // 图像获取及验证
    cv::Mat srcImage = cv::imread("a.jpg");
    if (!srcImage.data)
        return -1;
    cv::imshow("srcImage", srcImage);
    //cv::waitKey(0);

    // 线性变换
    float a = 1.2;
    int b = 50;
    cv::Mat new_image = linearTransform(srcImage, a, b);
    cv::imshow("dst", new_image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}