结合滑动条调整图像亮度和对比度

要结合滑动条调整图像亮度和对比度，可以使用以下步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

2. 创建两个滑动条，一个用于调整亮度，一个用于调整对比度。

3. 当滑动条的值发生变化时，将其值传递给一个函数，该函数将计算新的图像并显示在屏幕上。

4. 在函数中，首先根据亮度滑动条的值计算出一个值，该值将用于调整图像的亮度。然后使用对比度滑动条的值计算一个系数，该系数将用于调整图像的对比度。

5. 对于每个像素，将其值乘以亮度调整值，然后减去0.5，乘以对比度调整系数，最后加上0.5。这将使像素值在0到1之间，并且将调整图像的亮度和对比度。

6. 将新的像素值更新到图像中，并显示在屏幕上。

7. 当用户调整滑动条时，重复步骤3到6，直到用户满意为止。

下面是一个Python示例代码，用于结合滑动条调整图像亮度和对比度：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个空函数，稍后将使用它来更新图像
def update(val):
    pass

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建一个窗口，并添加两个滑动条
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('Brightness', 'image', 100, 200, update)
cv2.createTrackbar('Contrast', 'image', 100, 200, update)

while True:
    # 获取滑动条的值
    brightness = cv2.getTrackbarPos('Brightness', 'image') / 100
    contrast = cv2.getTrackbarPos('Contrast', 'image') / 100

    # 计算新的图像
    new_img = img.copy().astype(np.float64) / 255
    new_img = (new_img * brightness - 0.5) * contrast + 0.5
    new_img = (new_img * 255).clip(0, 255).astype(np.uint8)

    # 显示新图像
    cv2.imshow('image', new_img)

    # 按下ESC键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，滑动条的初始值为100，范围为0到200。当用户移动滑动条时，update函数将被调用，并更新图像。update函数不需要做任何事情，因为所有的计算都在while循环中完成。当用户按下ESC键时，程序将退出循环并关闭窗口。