用opencv和C++实现图片的对比度亮度和伽马值调节

时间: 2023-06-10 18:06:36 浏览: 80
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: ```c 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: ```c 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: ```c 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: ```c 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: ```c cvSaveImage("result.jpg", img); ``` 完整代码如下: ```c #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; } ```

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