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  • python-OpenCV图像处理,图像对比度调节源代码。
  • opengl 亮度 对比度 调节功能 ,VirtualStudio2019的工程。环境完整,可直接运行。利用opengl 实现 Photoshop 亮度 对比度 调节功能。
  • 显示器亮度对比度调节软件,旧显示器亮度对比度调节救急等。
  • VirtualStudio2019的工程。环境完整,可直接运行。利用opencv 实现 Photoshop 亮度 对比度 调节功能。
  • Ubuntu 对比度调节

    2019-07-23 14:06:00
    Ubuntu 18.04对比度调节:https://blog.csdn.net/ltl3885/article/details/83762071 转载于:https://www.cnblogs.com/Dicer/p/11231397.html

      Ubuntu 18.04对比度调节:https://blog.csdn.net/ltl3885/article/details/83762071

    转载于:https://www.cnblogs.com/Dicer/p/11231397.html

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  • 本文将介绍数字图像处理中两个基本内容---图像亮度对比度,详细讲解两种基本的亮度对比度调节算法,并使用C语言进行算法实现,在教会初学者算法的同时,不依赖任何第三方库编程实现,学以致用且易学易用。

            本文将介绍数字图像处理中两个基本内容---图像亮度对比度,详细讲解两种基本的亮度对比度调节算法,并使用C语言进行算法实现,在教会初学者算法的同时,不依赖任何第三方库编程实现,学以致用且易学易用。

            图像亮度、对比度和饱和度是图像处理中三个基本概念,本片将着重介绍一下亮度和对比度。

            图象亮度是指画面的明亮程度,单位是堪德拉每平米(cd/m2)或称nits,对于一副灰度图而言,灰度值越高,图像就越亮,反之,图像越暗;

            如图Fig.1所示,图像亮度由左向右一次增加,图像视觉感受依次变亮。

            图像对比度是指一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,即一幅图像灰度反差的大小或者图片上亮区域和暗区域的层次感

            如图Fig.2所示,

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  • Qt+opencv图片亮度调节和对比度调节1.理论依据2.核心代码3.效果展示 1.理论依据 g(i,j) = alpha * f(i,j) + beta 其中i,j表示像素的第i行,第j列。 g(i,j)就是输出图象的像素,alpha是对比度控制系数,beta是亮度...

    Qt+opencv图片亮度调节和对比度调节

    1.理论依据

    g(i,j) = alpha * f(i,j) + beta

    其中i,j表示像素的第i行,第j列。 g(i,j)就是输出图象的像素,alpha是对比度控制系数,beta是亮度控制系数。
    当然要改变像素的一些值就需要访问像素值,opencv提供了像素访问的一些方法,对于3通道的图像像素访问
    m_srcMat.at(i,j)[0] //B
    m_srcMat.at(i,j)[1] //G
    m_srcMat.at(i,j)[2] //R

    2.核心代码

    int m_nContrastValue = 100; //对比度值
    int m_nBrightValue = 0; //亮度值
    Mat m_srcMat,m_dstMat; //原图像、输出图像
    
    void BrightContrast::changeBrightContrast()
    {
        double alpha = m_nContrastValue*0.01;
        int beta = m_nBrightValue;
        int ch = m_srcMat.channels();
        qDebug("alpha= %lf,beta= %d",alpha,beta);
    
    #if 0
        //m_dstMat(i,j) = alpha*m_srcMat(i,j) + beta
        for(int row=0;row<m_srcMat.rows;row++)
        {
            for(int col=0;col<m_srcMat.cols;col++)
            {
                if(ch == 3)
                {
                    for(int c=0;c<3;c++)
                    {
                        m_dstMat.at<Vec3b>(row,col)[c] = saturate_cast<uchar>(alpha*(m_srcMat.at<Vec3b>(row,col)[c]) + beta);
                    }
                }
            }
        }
    #else
        m_srcMat.convertTo(m_dstMat, -1, alpha, beta);
    #endif
        bgrMat2Image(m_dstMat);
    }
    

    这里展示了2种方法:
    方法1:用for循环逐个像素进行操作。
    方法2:使用函数 void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;
    m:表示输出的结果
    rtype:-1表示和原图像一样
    alpha:尺度变换因子
    beta:尺度变换系数偏移量

    3.效果展示

    在这里插入图片描述
    我把demo链接贴出来,需要看看的可以参考:
    https://download.csdn.net/download/haohaohaihuai/12442739

    作者:费码程序猿
    欢迎技术交流:QQ:255895056
    转载请注明出处,如有不当欢迎指正

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    亮度及对比度调节

    亮度及对比度需要根据数值配合一齐调节,以达到更新的视觉效果。

    如果是 RGB 彩色图像,亮度与对比度调节需要在所有颜色通道上进行相同的调节。

    设当前像素点位宽为 8,则像素值范围 0~255。

    设当前像素点值为 x,调节输出像素点值为 y。

    设亮度参数b范围 -1~1,则有亮度调节公式:
    y b = x + 255 × b y = { 0 y b ≤ 0 255 y b ≥ 255 y b 0 &lt; y b &lt; 255 yb=x+255\times b\\ y=\begin{cases} 0&amp;yb\leq0\\ 255&amp;yb\geq255\\ yb&amp;0&lt;yb&lt;255 \end{cases} yb=x+255×by=0255ybyb0yb2550<yb<255
    设对比度参数c范围 -1~1,对比度门限 th,则有对比度调节公式:
    y c = { x ≥ t h ? 255 : 0 c = 1 x + ( x − t h ) × ( 1 1 − c − 1 ) 0 ≤ c &lt; 1 x + ( x − t h ) × c c &lt; 0 y = { 0 y c ≤ 0 255 y c ≥ 255 y b 0 &lt; y c &lt; 255 yc=\begin{cases} x\geq th? 255:0&amp;c=1\\ x+(x-th)\times(\frac{1}{1-c}-1)&amp;0\leq c&lt;1\\ x+(x-th)\times c&amp;c&lt;0 \end{cases}\\ y=\begin{cases} 0&amp;yc\leq0\\ 255&amp;yc\geq255\\ yb&amp;0&lt;yc&lt;255 \end{cases} yc=xth?255:0x+(xth)×(1c11)x+(xth)×cc=10c<1c<0y=0255ybyc0yc2550<yc<255
    前述公式仅用于亮度或者对比度单独调节的情况,实际情况下需要将亮度对比度一同调节,并且在对比度数值大于 0 的情况下先调节亮度,在对比度数值小于 0 的情况下先调整对比度

    在 FPGA 实现中,将亮度参数 b 定义为 16 位有符号整数,用补码表示(整字节数定义,方便外部配置参数值),数值范围 -255 至 255,单独计算亮度的方法:
    y = x + b y=x+b y=x+b
    计算结果再经过 0 至 255 范围的饱和控制,得到亮度调节的结果。

    将对比度参数 c 定义为 16 位有符号整数,用补码表示,范围 -255 至 255,单独计算对比度的方法:
    y = { x ≥ 128 ? 255 : 0 c = 255 x + ( x − 128 ) × c 255 − c 0 ≤ c &lt; 255 x + ( x − 128 ) × c 255 c &lt; 0 y=\begin{cases} x\geq 128?255:0&amp;c=255\\ x+(x-128)\times\frac{c}{255-c}&amp;0\leq c&lt;255\\ x+(x-128)\times \frac{c}{255}&amp;c&lt;0 \end{cases} y=x128?255:0x+(x128)×255ccx+(x128)×255cc=2550c<255c<0
    计算结果再经过 0 至 255 范围的饱和控制,得到对比度调节的结果。

    由于亮度及对比度调节需要根据对比度参数选择不同的先后顺序,因此 FPGA 计算时分为两条计算流水线,完成计算后再根据对比度参数选择对应的计算流水线的输出。

    对比度参数 c 值大于等于 0 的计算流水线:

    在这里插入图片描述

    sysgen 中的实现如下:

    在这里插入图片描述

    注意上图中橙色背景的除法计算,Divide 模块的配置如下:

    在这里插入图片描述

    注意在 Divide 输入数据需要用 Convert 模块先由有符号整数补码转为浮点数,并且需要将 Divide 输出由 Convert 模块将浮点数转为有符号整数补码。

    最后输出之前用于饱和控制的 Convert 模块的配置如下,注意 Overflow 配置为 Saturate:

    在这里插入图片描述

    对比度参数 c 值小于 0 的计算流水线:

    在这里插入图片描述

    sysgen 中的实现如下:

    在这里插入图片描述

    注意上图中用截去低 8 位的方法近似实现除以 255 的计算,以节约计算资源。

    最终由对比度参数值通过 Mux 模块选择计算流的输出:

    在这里插入图片描述

    仿真结果。

    试验图片来源于:https://unsplash.com/

    输入原始图像:

    在这里插入图片描述

    输出图像,亮度参数 50,对比度参数 100:

    在这里插入图片描述

    输出图像,亮度参数 -10,对比度参数 -50:

    在这里插入图片描述

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