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來源：洞庭余人

理論依據(jù)

首先了解一下算子的概念，一般的圖像處理算子都是一個函數(shù)，它接受一個或多個輸入圖像，并產(chǎn)生輸出圖像。下面是算子的一般形式。

g(x) = (h(f(x)) 或者 g(x) = h(f0(x)......fn(x))

圖像亮度和對比度的操作，其實屬于圖像處理變換中比較簡單的一種-點操作（point operators）。點操作有一個特點：僅僅根據(jù)輸入像素值來計算相應的輸出像素值。這類算子包括亮度（brightness）和對比度（contrast）調(diào)整、顏色校正（color correction）和變換（transformations）。

兩種最常見的點操作是乘上一個常數(shù)（對比度的調(diào)節(jié)）以及加上一個常數(shù)（亮度值的調(diào)節(jié)）。公式如下：

g(x) = a * f(x) + b

• f(x) 表示原圖像像素。

• g(x) 表示輸出圖像像素。

• 參數(shù) a（ a > 0）被稱為增益，常用來控制圖像的對比度。

• 參數(shù) b 通常稱為偏置（bias），常用來控制圖像的亮度。

進一步，我們這樣改寫這個公式：

g(i,j) = a * f(i,j) + b

其中i，j 表示像素位于第 i 行和第 j 列，這個公式可以用來作為我們在 OpenCV 中控制圖像亮度和對比度的理論公式。

示例程序

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
#define WINDOW_NAME "Tracker"
const int MAX_VALUE = 100;
int contrastValue; //對比度
int brightnessValue; //亮度
Mat src;
Mat dstImage;

void onTrack(int, void *) {

    for (int row = 0; row < src.rows; row++) {
        //列
        for (int col = 0; col < src.cols; col++) {

            Vec3b pixels = src.at<Vec3b>(row, col);
            dstImage.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>((contrastValue * 0.01) * pixels[0] + brightnessValue);
            dstImage.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>((contrastValue * 0.01) * pixels[1] + brightnessValue);
            dstImage.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>((contrastValue * 0.01) * pixels[2] + brightnessValue);
        }
    }
    imshow(WINDOW_NAME,dstImage);
    imwrite("../opencv_contrast_brightness.jpg",dstImage);}int main() {

    //讀取圖片

    src = imread("../lena.png");
    dstImage = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    //顯示圖片
    imshow("Tracker", src);

    contrastValue = 60;
    brightnessValue = 50;

    namedWindow(WINDOW_NAME, WINDOW_NORMAL);

    createTrackbar("Contrast", WINDOW_NAME, &contrastValue, MAX_VALUE, onTrack);
    createTrackbar("Brightness", WINDOW_NAME, &brightnessValue, MAX_VALUE, onTrack);

    onTrack(contrastValue, 0);
    onTrack(brightnessValue, 0);

    waitKey(0);
    return 0;}

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