能否提供图像亮度（如直方图均衡化的亮度）和图像对比度的计算公式，并给出一个C++代码示例来展示如何实现这些计算？

图像亮度调整通常是通过像素值的线性变换来完成的，比如直方图均衡化会将像素值分布变得更均匀，增加整体的亮度。然而，直方图均衡化的计算涉及到统计每个灰度级的像素频率，然后对整个图像进行非线性映射，这里不做具体公式的展示。

对于对比度增强，一种简单的方法是通过对每个像素应用伽马校正或线性拉伸操作，通常会涉及到原像素值和新像素范围的比例计算。但这同样不是简单的数学公式可以直接表示，而是需要编程实现。

下面是一个基本的C++代码片段，展示了如何使用OpenCV库来进行直方图均衡化，这并不涉及具体的亮度或对比度计算，而是在处理后的结果上看起来更亮：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

void histogramEqualization(Mat& src) {
    Mat dst;
    normalize(src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX);
    equalizeHist(dst, dst);
    imshow("Histogram Equalized Image", dst);
}

int main() {
    // 加载图像
    Mat img = imread("example.jpg");
    if (img.empty()) {
        std::cout << "Failed to load image" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 进行直方图均衡化
    histogramEqualization(img);

    waitKey(0);
    return 0;
}

要改变图像的对比度，你可以使用`convertScaleAbs()`函数，但具体计算依赖于你想达到的效果。例如，提高对比度可能会有公式`dst = alpha * src + beta`，其中`alpha`和`beta`是用户选择的参数。

请注意，以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体需求调整算法细节。关于亮度和对比度的具体数学公式，它们涉及到复杂的图像处理理论，一般不会直接给出精确的公式表达。