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上篇文章中基于OpenCV实现图像处理后，类似的，也可以对视频进行处理。OpenCV库可以将视频的每一帧读取出来，然后对每一帧图像做相应的操作，并保存成新的视频。1. 读取视频，获取相关参数。4. 逐帧处理视频图像并保存。3. 设置保存的视频的信息。2. 设置图像处理参数。

上一篇文章通过设置固定值的方式来调整图像，这篇文章通过trackbar来动态调整参数，从而实时展现图像处理结果，得到想要的图像处理参数。4. 分离出图片的B，R，G颜色通道， 从bar条中获取对应数值，并完成计算。3. 导入图像，设置图像对比度和亮度。5. 合并颜色通道并在窗口显示。1. 创建trackbar。2. 获取bar条数值。

OpenCV提供 convertScaleAbs 函数来调整对比度和亮度，可以直接调用该函数。根据图像宽高，设置对应的R, G, B调整值，完成矩阵计算。直接通过cv2库读取图像，可以读取jpg, png等格式。如果只调整RGB颜色通道，则可以忽略此步骤。3. 分离出图片的B，R，G颜色通道。4. 分别调整R, G, B通道的值。使用split函数实现颜色通道分离。2. 调整图像亮度及对比度。