用opencv和C++实现图片的对比度亮度和伽马值调节

要使用OpenCV和C来实现图片的对比度、亮度和伽马值调节，可以按照以下步骤进行：

1. 加载图片

使用OpenCV中的cvLoadImage函数来加载图片，例如：

IplImage* img = cvLoadImage("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

2. 调整亮度

亮度可以通过修改图像中所有像素的像素值来实现。可以使用以下代码来增加或减少亮度：

int brightness = 50; // 亮度增加值
for (int i = 0; i < img->height; i++) {
    for (int j = 0; j < img->width; j++) {
        for (int k = 0; k < img->nChannels; k++) {
            uchar* pixel = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*i))[j*img->nChannels + k];
            int value = *pixel + brightness;
            *pixel = (value > 255) ? 255 : (uchar)value;
        }
    }
}

3. 调整对比度

对比度可以通过修改图像中的像素值范围来实现。可以使用以下代码来增加或减少对比度：

float contrast = 1.5; // 对比度增加值
for (int i = 0; i < img->height; i++) {
    for (int j = 0; j < img->width; j++) {
        for (int k = 0; k < img->nChannels; k++) {
            uchar* pixel = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*i))[j*img->nChannels + k];
            int value = (int)(*pixel - 128) * contrast + 128;
            *pixel = (value > 255) ? 255 : ((value < 0) ? 0 : (uchar)value);
        }
    }
}

4. 调整伽马值

伽马值可以通过将图像中的像素值进行幂运算来实现。可以使用以下代码来调整伽马值：

float gamma = 0.5; // 伽马值
for (int i = 0; i < img->height; i++) {
    for (int j = 0; j < img->width; j++) {
        for (int k = 0; k < img->nChannels; k++) {
            uchar* pixel = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*i))[j*img->nChannels + k];
            int value = pow((float)(*pixel / 255.0), gamma) * 255;
            *pixel = (value > 255) ? 255 : ((value < 0) ? 0 : (uchar)value);
        }
    }
}

5. 保存图片

使用OpenCV中的cvSaveImage函数来保存修改后的图片，例如：

cvSaveImage("result.jpg", img);

完整代码如下：

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    IplImage* img = cvLoadImage("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

    // 调整亮度
    int brightness = 50;
    for (int i = 0; i < img->height; i++) {
        for (int j = 0; j < img->width; j++) {
            for (int k = 0; k < img->nChannels; k++) {
                uchar* pixel = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*i))[j*img->nChannels + k];
                int value = *pixel + brightness;
                *pixel = (value > 255) ? 255 : (uchar)value;
            }
        }
    }

    // 调整对比度
    float contrast = 1.5;
    for (int i = 0; i < img->height; i++) {
        for (int j = 0; j < img->width; j++) {
            for (int k = 0; k < img->nChannels; k++) {
                uchar* pixel = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*i))[j*img->nChannels + k];
                int value = (int)(*pixel - 128) * contrast + 128;
                *pixel = (value > 255) ? 255 : ((value < 0) ? 0 : (uchar)value);
            }
        }
    }

    // 调整伽马值
    float gamma = 0.5;
    for (int i = 0; i < img->height; i++) {
        for (int j = 0; j < img->width; j++) {
            for (int k = 0; k < img->nChannels; k++) {
                uchar* pixel = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*i))[j*img->nChannels + k];
                int value = pow((float)(*pixel / 255.0), gamma) * 255;
                *pixel = (value > 255) ? 255 : ((value < 0) ? 0 : (uchar)value);
            }
        }
    }

    cvSaveImage("result.jpg", img);

    cvReleaseImage(&img);

    return 0;
}