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。