C++表示灰度图像线性拉伸不用OPENCV

可以使用C++的STL库和一些基本的图像处理知识来实现灰度图像线性拉伸。

步骤如下：

1.读取灰度图像，并将每个像素的值存储在二维数组中。
2.计算图像的最小像素值(min)和最大像素值(max)。
3.计算拉伸后的灰度值映射表。可以使用以下公式：

new_value = (old_value - min) * (new_max - new_min) / (max - min) + new_min

其中，old_value是原始像素值，new_value是拉伸后的像素值，new_min和new_max是拉伸后的最小和最大像素值。

4.将每个像素的像素值替换为经过拉伸后的新值。

代码示例：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
using namespace std;

int main()
{
    // 读取灰度图像
    ifstream infile("lena_gray.raw", ios::binary);
    vector<unsigned char> buffer(512 * 512);
    infile.read(reinterpret_cast<char*>(&buffer[0]), buffer.size());

    // 将像素值存储在二维数组中
    vector<vector<unsigned char>> image(512, vector<unsigned char>(512));
    for (int i = 0; i < 512; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < 512; ++j)
        {
            image[i][j] = buffer[i * 512 + j];
        }
    }

    // 计算最小值和最大值
    unsigned char min = 255;
    unsigned char max = 0;
    for (int i = 0; i < 512; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < 512; ++j)
        {
            if (image[i][j] < min) min = image[i][j];
            if (image[i][j] > max) max = image[i][j];
        }
    }

    // 计算拉伸后的灰度值映射表
    unsigned char new_min = 0;
    unsigned char new_max = 255;
    vector<unsigned char> lut(256);
    for (int i = 0; i < 256; ++i)
    {
        lut[i] = (i - min) * (new_max - new_min) / (max - min) + new_min;
    }

    // 将每个像素的像素值替换为经过拉伸后的新值
    for (int i = 0; i < 512; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < 512; ++j)
        {
            image[i][j] = lut[image[i][j]];
        }
    }

    // 输出拉伸后的图像
    ofstream outfile("lena_stretched.raw", ios::binary);
    for (int i = 0; i < 512; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < 512; ++j)
        {
            outfile.write(reinterpret_cast<char*>(&image[i][j]), sizeof(unsigned char));
        }
    }

    return 0;
}

需要注意的是，该代码仅适用于灰度图像，如果需要处理彩色图像，则需要将每个像素的RGB通道分别处理。