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  • 基本原理:两张图片合成。  先按照原来的图片的格式新建一个色素全为零的图片,然后按照两张图的比例不同合成一张新图片。...#粗略的调节对比度和亮度 def contrast_brightness_image(src1, a, g): ...

    基本原理:两张图片合成。

        先按照原来的图片的格式新建一个色素全为零的图片,然后按照两张图的比例不同合成一张新图片。主要用到函数:addWeighted函数

    # -*- coding=GBK -*-
    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    
    #粗略的调节对比度和亮度
    def contrast_brightness_image(src1, a, g):
        h, w, ch = src1.shape#获取shape的数值,height和width、通道
    
        #新建全零图片数组src2,将height和width,类型设置为原图片的通道类型(色素全为零,输出为全黑图片)
        src2 = np.zeros([h, w, ch], src1.dtype)
        dst = cv.addWeighted(src1, a, src2, 1-a, g)#addWeighted函数说明如下
        cv.imshow("con-bri-demo", dst)
    
    src = cv.imread("C://1.jpg")
    cv.namedWindow("原来", cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow("原来", src)
    contrast_brightness_image(src, 1.2, 10)#第一个1.2为对比度  第二个为亮度数值越大越亮
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

    运行结果如下:

    addWeighted函数:官方:计算两个图像阵列的加权和 我的理解是按照所占比例合成两张图片。

    addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);

    一共有七个参数:前4个是两张要合成的图片及它们所占比例,第5个double gamma起微调作用,第6个OutputArray dst是合成后的图片,第七个输出的图片的类型(可选参数,默认-1)

    有公式得出两个图片加成输出的图片为:dst=src1*alpha+src2*beta+gamma

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  • 基本原理:两张图片合成。  先按照原来的图片的格式新建一个色素全为零的图片,然后按照两张图的比例不同合成一张新图片。...#粗略的调节对比度和亮度 def contrast_brightness_image(src1, a, g)...

    基本原理:两张图片合成。

        先按照原来的图片的格式新建一个色素全为零的图片,然后按照两张图的比例不同合成一张新图片。主要用到函数:addWeighted函数

    # -*- coding=GBK -*-
    import cv2 as cv
    import numpy as np
     
     
    #粗略的调节对比度和亮度
    def contrast_brightness_image(src1, a, g):
        h, w, ch = src1.shape#获取shape的数值,height和width、通道
     
        #新建全零图片数组src2,将height和width,类型设置为原图片的通道类型(色素全为零,输出为全黑图片)
        src2 = np.zeros([h, w, ch], src1.dtype)
        dst = cv.addWeighted(src1, a, src2, 1-a, g)#addWeighted函数说明如下
        cv.imshow("con-bri-demo", dst)
     
    src = cv.imread("C://1.jpg")
    cv.namedWindow("原来", cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow("原来", src)
    contrast_brightness_image(src, 1.2, 10)#第一个1.2为对比度  第二个为亮度数值越大越亮
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    运行结果如下:

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  • 在上篇文章中,我们介绍了如何用filter2D函数来对图像进行邻域变换。这篇文章我们来简单介绍...改变图像的对比度和亮度,归根到底,就是下面这个数学公式: 这个式子很好理解。就是将原来图像中像素值进行比例变换

    在上篇文章中,我们介绍了如何用filter2D函数来对图像进行邻域变换。这篇文章我们来简单介绍一下如何对图像的像素进行变换。

    对图像的单个像素进行变换,是图像处理中一个很常见的操作。比如改变图像的亮度,对图像像素进行线性变换,二值化等。下面将以改变图像的对比度和亮度来举例。

    改变图像的对比度和亮度,归根到底,就是下面的这个数学公式:

    这个式子很好理解。就是将原来图像中的像素值进行比例变换,后又进行了移动。alpha一般叫做增益参数,表征对比度,而beta成为偏置参数,表征亮度变化。

    对图像的每个像素进行操作,其实我们在前面的文章中已经介绍过了,比如LUT查表操作,直接用指针访问,或是用迭代器等。下面的这段代码实现了对图像对比度和亮度的这一操作,我们用指针实现:

    #include <iostream>
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv/cv.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    Mat ChangePixel(const Mat& img,const double alpha,const int beta)
    {
    	Mat newImg=Mat::zeros(img.size(),img.type ());    // the img to be returned
    	int chnnels=img.channels ();            //Get the channels of source img
    	for (int x=0;x<img.rows;x++)             //iteration rows
    	{
    		//用指针访问
    		const uchar *p=img.ptr <uchar>(x);    //由于img被声明为const,所以指针也要声明为const
    		uchar *q=newImg.ptr <uchar>(x);
    		int cols=img.cols*chnnels;
    		for (int y=0;y<cols;y++)
    		{
    			q[y]=saturate_cast<uchar>(p[y]*alpha+beta);  //注意saturate_cast的使用
    		}
    		
    	}
    	return newImg;
    }
    
    int main()
    {
    	int64 time_start=getTickCount ();
    	Mat A=imread ("lena.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    	imshow ("A的图像",A);
    
    	Mat B=ChangePixel (A,2,0);
    	imshow ("B的图像",B);
    	int64 time_end=getTickCount ();
    	double time_take=(time_end-time_start)*1000.0/getTickFrequency ();
    	cout<<"The time is "<<time_take<<"ms"<<endl;
    	waitKey ();
    	return 0;
    }

    注意代码中saturate_cast函数的使用。这个函数用来完成一个类型到另一个类型的转换(当然,这种类型的转换必须是被允许的)。而如果被转换的值超过了目的类型的界限时,该函数会自动返回界限值。

    比如:


    这样,我们就实现了对图像对比度和亮度的变换操作:


    不过,OpenCV中已经有了进行这样处理的函数:Mat::convertTo,它可以完成图像的数据类型转换,同时,对像素值进行改变。

    如果参数中的rType为负数,则转换前后图像的类型不变,所以,我们可以用一行代码实现我们原来的操作:

    A.convertTo (B,-1,2,0);

    而且,在我的电脑上通过试验,通过这种方法进行操作,所花时间也变少了。

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  •  一张全0像素图片(黑色),另一张原图,然后两张图按照不同的比例进行合成得到新图. 二 核心函数addWeighted函数  官方:计算两个图像阵列的加权 ,可以理解是按照所占比例合成两张图片 addWeighted(src1, ...

    一 基本原理(两张图片合成)

      一张全0像素图片(黑色),另一张原图,然后两张图按照不同的比例进行合成得到新图.

     

    二 核心函数 addWeighted函数

      官方:计算两个图像阵列的加权和 ,可以理解是按照所占比例合成两张图片

    addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst=None, dtype=None)
    1、第1个参数src1,输入图片1, 
    
    2、第2个参数alpha,图片1的融合比例
    
    3、第3个参数src2,输入图片2
    
    4、第4个参数beta,图片2的融合比例
    
    5、第5个参数gamma,偏差 微调参数
    
    6、第6个参数dst,输出图片

     

    有公式得出两个图片加成输出的图片为:dst=src1*alpha+src2*beta+gamma

     

    代码:

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    def contract_brightness_image(src,a,g):
        # 获取shape的数值,height和width、通道
        h,w,ch=src.shape
        # 新建全零图片数组src2,将height和width,类型设置为原图片的通道类型(色素全为零,输出为全黑图片)
        src2=np.zeros([h,w,ch],src.dtype)
        # addWeighted函数 色彩调节函数
        dst=cv.addWeighted(src,a,src2,1-a,g)
        cv.imshow('con_bri',dst)
    
    src=cv.imread('./dogcat.jpg')
    cv.namedWindow('before',cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow('before',src)
    contract_brightness_image(src,1.2,10)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

     

    效果

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/angle6-liu/p/10652270.html

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