图片伽马值和亮度有什么区别

图片的伽马值和亮度是两个不同的概念。

图片的伽马值是指图像的亮度和显示器的亮度之间的关系。在数字图像处理中，为了更好地显示亮度和色彩，通常需要对图像进行伽马校正。伽马校正是指在图像处理过程中，通过对亮度进行非线性变换，使图像在显示器上呈现出更好的亮度和色彩效果。常见的伽马值为2.2，即将图像的亮度值进行2.2次方运算。

而亮度是指图像中像素的明暗程度。在数字图像中，亮度通常是通过像素的灰度值来表示的，灰度值越大，像素的亮度越高，灰度值越小，像素的亮度越低。在图像处理中，可以通过调整亮度来改变图像的整体明暗程度，从而实现图像的亮度调整。

相关问题

用opencv和C++实现图片的亮度对比度和伽马值修改

可以使用 OpenCV 提供的 `cv::Mat` 类和相关函数来实现图片的亮度、对比度和伽马值的修改。下面是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 加载原始图片
    cv::Mat img = cv::imread("input.jpg");

    // 修改亮度
    double alpha = 1.5;  // 亮度增加倍数
    cv::Mat brightened;
    img.convertTo(brightened, -1, alpha, 0);

    // 修改对比度
    double beta = 50;  // 对比度增加值
    cv::Mat contrasted;
    brightened.convertTo(contrasted, -1, 1, beta);

    // 修改伽马值
    double gamma = 0.5;  // 伽马值
    cv::Mat gamma_corrected;
    cv::Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
    uchar* p = lookUpTable.ptr();
    for (int i = 0; i < 256; ++i) {
        p[i] = cv::saturate_cast<uchar>(pow(i / 255.0, gamma) * 255.0);
    }
    cv::LUT(contrasted, lookUpTable, gamma_corrected);

    // 保存修改后的图片
    cv::imwrite("output.jpg", gamma_corrected);

    return 0;
}

在上面的示例代码中，`convertTo` 函数用于修改亮度和对比度，`LUT` 函数用于修改伽马值。

需要注意的是，修改亮度和对比度时，亮度增加倍数和对比度增加值都可以是负数，表示降低亮度和对比度。

同时，修改伽马值时，可以使用 `cv::Mat` 类的 `convertTo` 函数来将图片转换为 32F 格式，然后使用 `cv::pow` 函数计算每个像素的新值，最后使用 `cv::saturate_cast` 函数将值限制在 0 到 255 之间。最后，使用 `cv::LUT` 函数将新值应用到图片上。

使用C++和opencv实现对图片亮度对比度和伽马值调整

可以使用以下代码来实现对图片的亮度、对比度和伽马值的调整：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图片
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        cout << "读取图片失败！" << endl;
        return -1;
    }

    // 亮度调整
    Mat img_brightness;
    img.convertTo(img_brightness, -1, 1.5, 0); // 增加亮度
    imshow("Brightness", img_brightness);

    // 对比度调整
    Mat img_contrast;
    img.convertTo(img_contrast, -1, 1.5, 50); // 增加对比度
    imshow("Contrast", img_contrast);

    // 伽马值调整
    Mat img_gamma;
    double gamma = 0.5; // 伽马值
    Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
    uchar* p = lookUpTable.ptr();
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        p[i] = saturate_cast<uchar>(pow(i / 255.0, gamma) * 255.0);
    }
    LUT(img, lookUpTable, img_gamma);
    imshow("Gamma", img_gamma);

    waitKey(0);
    return 0;
}

在上面的代码中，首先使用 `imread` 函数读取了一张图片，然后分别进行了亮度、对比度和伽马值的调整，并使用 `imshow` 函数显示了调整后的图片。

对于亮度和对比度的调整，使用 `convertTo` 函数，其中第二个参数为输出图像的数据类型，-1 表示与输入图像相同的数据类型。第三个参数为缩放因子，可以调整亮度和对比度，第四个参数为平移因子，只能调整对比度。

对于伽马值的调整，使用了查找表（LUT）方法。首先定义了一个伽马值，然后使用 `pow` 函数计算了伽马值变换的查找表，最后使用 `LUT` 函数进行了变换。

需要注意的是，以上代码只是对单张图片进行了调整，如果需要对多张图片进行批量处理，可以使用循环语句。