用OpenCV提高lena.jpg图像的对比度的代码

下面是使用OpenCV提高lena.jpg图像对比度的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg')

# 提高对比度
alpha = 1.5  # 对比度增益
beta = 0  # 对比度偏移量
img_contrast = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Contrast Image', img_contrast)
cv2.waitKey(0)

代码中的`alpha`和`beta`分别是对比度增益和对比度偏移量，可以根据实际情况进行调整。`convertScaleAbs`函数可以将图像的像素值缩放到0-255的范围内，并将结果转换为整数类型。

相关问题

visual studio 实现灰度图像对比度增强的程序

下面是一个简单的实现灰度图像对比度增强的示例程序：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat gray_img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    if (gray_img.empty())
    {
        cout << "Failed to load image!" << endl;
        return -1;
    }

    int alpha = 1.5; // 对比度增益
    int beta = 0; // 亮度偏移

    Mat contrast_img;
    gray_img.convertTo(contrast_img, -1, alpha, beta); // 对比度增强

    namedWindow("Gray Image", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Contrast Image", WINDOW_NORMAL);

    imshow("Gray Image", gray_img);
    imshow("Contrast Image", contrast_img);

    waitKey(0);
    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用了 OpenCV 库来读取灰度图像。然后，我们定义了一个 alpha 和 beta 变量，它们分别代表对比度增益和亮度偏移。接着，我们使用 `convertTo()` 函数来进行对比度增强。

最后，我们使用 `namedWindow()` 函数创建了两个窗口来显示原始图像和对比度增强后的图像，并使用 `imshow()` 函数来显示图像。最后，我们使用 `waitKey()` 函数等待用户按下任意键，然后关闭窗口并退出程序。

需要注意的是，这只是一个简单的示例程序，实际应用中可能需要更复杂的算法来实现更好的对比度增强效果。