在图像像素公式g(x)=a*f(x)+b其中：
- 参数f(x)表示源图像像素。
- 参数g(x) 表示输出图像像素。
- 参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。
- 参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。
为了访问图像的每一个像素，我们使用这样的语法： image.at<Vec3b>(y,x)[c]
其中，y是像素所在的行， x是像素所在的列， c是R、G、B（对应0、1、2）其中之一。
因为我们的运算结果可能超出像素取值范围（溢出），还可能是非整数（如果是浮点数的话），所以我们要用saturate_cast对结果进行转换，以确保它为有效值。
这里的a也就是对比度，一般为了观察的效果，取值为0.0到3.0的浮点值，但是我们的轨迹条一般取值都会整数，所以在这里我们可以，将其代表对比度值的nContrastValue参数设为0到300之间的整型，在最后的式子中乘以一个0.01，这样就可以完成轨迹条中300个不同取值的变化。所以在式子中，我们会看到saturate_cast<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + g_nBrightValue )中的g_nContrastValue*0.01。
程序示例如下:
1 #include <opencv2/core/core.hpp>
2 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
3 #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
4 #include <iostream>
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6 using namespace cv;
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9 static void ContrastAndBright(int, void *);
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11 int g_nContrastValue; //对比度值
12 int g_nBrightValue; //亮度值
13 Mat g_srcImage, g_dstImage;
14 //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
15 // 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
16 //-----------------------------------------------------------------------------------------------
17 int main()
18 {
19 //改变控制台前景色和背景色
20 system("color5F");
21
22 //读入用户提供的图像
23 g_srcImage = imread("8.jpg");
24 if (!g_srcImage.data) { printf("读取图片失败！
"); return false; }
25 g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());
26
27 //设定对比度和亮度的初值
28 g_nContrastValue = 80;
29 g_nBrightValue = 80;
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31 //创建窗口
32 namedWindow("结果", 1);
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34 //创建轨迹条
35 createTrackbar("对比度：", "结果", &g_nContrastValue, 300, ContrastAndBright);
36 createTrackbar("亮 度：", "结果", &g_nBrightValue, 200, ContrastAndBright);
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38 //调用回调函数
39 ContrastAndBright(g_nContrastValue, 0);
40 ContrastAndBright(g_nBrightValue, 0);
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42 //按下“q”键时，程序退出
43 while (char(waitKey(1)) != 'q') {}
44 return 0;
45 }
46
47
48 //-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------------
49 // 描述：改变图像对比度和亮度值的回调函数
50 //-----------------------------------------------------------------------------------------------
51 static void ContrastAndBright(int, void *)
52 {
53
54 //创建窗口
55 namedWindow("原图", 1);
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57 //三个for循环，执行运算 g_dstImage(i,j) =a*g_srcImage(i,j) + b
58 for (int y = 0; y < g_srcImage.rows; y++)
59 {
60 for (int x = 0; x < g_srcImage.cols; x++)
61 {
62 for (int c = 0; c < 3; c++)
63 {
64 g_dstImage.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(g_srcImage.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
65 }
66 }
67 }
68
69 //显示图像
70 imshow("原图", g_srcImage);
71 imshow("结果", g_dstImage);
72 }
运行结果:
