【Opencv&Cpp】06 小案例：trackbar滚动调节、亮度、对比度、图片融合

最新推荐文章于 2022-09-28 18:08:25 发布

怎么回事呐

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分类专栏： opencv学习文章标签： opencv 图像处理人工智能

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本文介绍了如何利用OpenCV的createTrackbar和addWeighted函数来创建滑动条，实现实时调整图像的亮度和对比度。通过设置滑动条的范围和回调函数，可以动态改变图像的视觉效果。同时，提供了示例代码展示了如何将这些函数应用于实际的图像处理操作中。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

createTrackbar

addWeighted

createTrackbar函数

createTrackbar

(

const string& trackbarname,

const string& winname,

int* value,

int count,

TrackbarCallback onChange = 0,

void* userdata = 0

);

形式参数一、trackbarname：滑动空间的名称；
形式参数二、winname：滑动空间用于依附的图像窗口的名称；
形式参数三、value：初始化阈值；注意是指针数据
形式参数四、count：滑动控件的刻度范围；
形式参数五、TrackbarCallback是回调函数，其定义相当于：typedef void (CV_CDECL *TrackbarCallback)(int pos, void* userdata);

addWeighted函数

void cvAddWeighted(

const CvArr* src1,

double alpha,

const CvArr* src2,

double beta,

double gamma,

CvArr* dst );

参数1：src1，第一个原数组
参数2：alpha，第一个数组元素权重
参数3：src2第二个原数组
参数4：beta，第二个数组元素权重。
参数5：gamma，图1与图2作和后添加的数值。不要太大，不然图片一片白。总和等于255以上就是纯白色了。（gamma，gamma，gamma）
参数6：dst，输出图片
前提：图片分辨率相同！

浅显来说：dst=s1*a+s2*b+g

事先定义两个function

static void on_lightness(int b, void* userdata) {
	Mat image = *((Mat*)userdata);
	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	addWeighted(image, 1.0, m, 0, b, dst);
	imshow("亮度与对比度调整窗口", dst);
}
static void on_contrast(int b, void* userdata) {
	Mat image = *((Mat*)userdata);
	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	double contrast = b / 100.0;
	addWeighted(image, contrast, m, 0.0, 0, dst);
	imshow("亮度与对比度调整窗口", dst);
}

添加滚动键Trackbar

	namedWindow("亮度与对比度调整窗口", WINDOW_AUTOSIZE);
	int lightness = 50;
	int max_value = 100;
	int contrast_value = 100;
	createTrackbar("亮度:", "亮度与对比度调整窗口", &lightness, max_value, on_lightness, (void*)(&image));
	createTrackbar("对比度：", "亮度与对比度调整窗口", &contrast_value, 200, on_contrast, (void*)(&image));
	on_lightness(50, &image);