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OpenCV图像亮度与对比度调整

news 2025/11/12 6:38:03

1. `Mat`类和图像基本操作

在OpenCV中，图像是通过Mat类（Matrix）表示的，这实际上是一个二维的矩阵，矩阵中的每个元素对应图像中的一个像素。一个图像的每个像素值都有多个通道，例如BGR图像每个像素包含三个值（蓝色、绿色和红色）。

src：输入图像。
dst：处理后的输出图像。
m：用于调整亮度或对比度的辅助矩阵。

2. 亮度调整的原理

亮度调整实际上是对每个像素值增加一个常数。例如，增加某个值会让所有像素变亮，减少某个值会让图像变暗。

代码中的亮度调整是通过add()函数实现的，它的作用是将输入图像src和一个辅助矩阵m按像素加和。

代码解析：

m = Scalar(lightness, lightness, lightness); // 创建一个与src同大小的矩阵m，每个元素的值为lightness
add(src, m, dst);  // 将src和m相加，结果存入dst，实现亮度调整

Scalar(lightness, lightness, lightness)：创建一个常量矩阵m，每个通道的值都为lightness。这个矩阵的作用是调整亮度。
add(src, m, dst)：add函数会将图像src和矩阵m中的每个像素相加，结果保存在dst中。如果m的值是正的，图像就会变亮，负的则变暗。

3. 对比度调整的原理

对比度调整是通过放大或缩小像素值之间的差异来实现的。如果图像的像素差异被放大，对比度就增加；如果被缩小，对比度就降低。

代码解析：

addWeighted(image, 1.0, m, 0, b, dst); // 使用加权和来调整亮度

addWeighted()：是OpenCV中用于加权合并两幅图像的函数。其公式为：
$[ dst = \text{image} \times \alpha + m \times \beta + \gamma ]$
- image 是原始图像。
- m 是辅助矩阵，通常是零矩阵。
- alpha 和 beta 分别控制图像和矩阵的权重。
- gamma 是一个常数，用于调整亮度。

在这里，addWeighted(image, 1.0, m, 0, b, dst) 实现了通过加权合成图像来调整亮度，其中b代表亮度调整的值。

4. 滑动条（Trackbar）的使用

OpenCV中的**滑动条（Trackbar）**允许用户通过GUI界面实时控制图像的亮度和对比度。当滑动条的值发生变化时，会触发一个回调函数，从而实时更新图像。

代码解析：

createTrackbar("Value Bar:", "亮度调整", &lightness, max_value, on_track);

createTrackbar：用于创建一个滑动条控件，用来调整图像的参数（如亮度和对比度）。
- "Value Bar:"：滑动条的标签。
- "亮度调整"：滑动条所在的窗口名称。
- &lightness：指向亮度值的指针，滑动条的当前值会存储在lightness变量中。
- max_value：滑动条的最大值，表示亮度的最大调整值。
- on_track：当滑动条值发生变化时，会调用的回调函数。

5. 回调函数（Callback Function）

回调函数on_lightness和on_contrast在滑动条的值发生变化时被调用。每当用户调整滑动条时，on_track函数会被触发，它会重新计算亮度或对比度，并更新图像。

代码解析：

static void on_lightness(int b, void* userdata) {Mat image = *((Mat*)userdata);  // 将用户数据（图像）转换为Mat类型Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());  // 创建一个空的目标图像Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());  // 创建一个空的矩阵，用于亮度调整addWeighted(image, 1.0, m, 0, b, dst);  // 调整亮度imshow("亮度与对比度调整", dst);  // 显示调整后的图像
}

int b：表示当前滑动条的值，控制亮度。
(void* userdata)：传递给回调函数的用户数据，这里是图像数据。
addWeighted(image, 1.0, m, 0, b, dst)：通过加权合成图像来调整亮度。
imshow("亮度与对比度调整", dst)：显示处理后的图像。

6. 总结：如何使用滑动条调整亮度和对比度

创建窗口：使用namedWindow创建一个窗口来显示图像。
创建滑动条：通过createTrackbar函数创建滑动条，用于调节图像的亮度和对比度。
回调函数：每当滑动条的值发生变化时，on_lightness或on_contrast回调函数会被调用，重新计算图像的亮度和对比度，并更新显示的图像。
图像更新：通过imshow实时显示调整后的图像。

7. 相关知识点总结

Mat类：OpenCV的图像表示方式，每个像素包含多个通道（例如BGR图像有三个通道）。
图像加法（add）：可以用来调整图像的亮度。
加权合成（addWeighted）：用于调整图像的亮度和对比度，通过设置权重和常数来加权合并两幅图像。
滑动条（Trackbar）：提供一种交互方式，让用户实时调整图像的参数。
回调函数：当滑动条的值变化时触发回调函数，更新图像。

8. 代码演示

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <string.h>
using namespace cv;
const std::string picpath = "C:\\Users\\ZZM\\Pictures\\豆绘AI_3711794.jpg";Mat src, dst, m;
int lightness = 50;  // 初始亮度值// 亮度调整的回调函数
static void on_lightness(int b, void* userdata) {Mat image = *((Mat*)userdata);  // 获取用户传递的图像数据Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());  // 创建目标图像Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());  // 创建一个零矩阵，用于亮度调整// 调整亮度addWeighted(image, 1.0, m, 0, b, dst);imshow("亮度与对比度调整", dst);  // 显示调整后的图像
}// 对比度调整的回调函数
static void on_contrast(int b, void* userdata) {Mat image = *((Mat*)userdata);  // 获取用户传递的图像数据Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());  // 创建目标图像Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());  // 创建一个零矩阵，用于对比度调整double contrast = b / 100.0;  // 将对比度值映射到[0, 2]范围addWeighted(image, contrast, m, 0, 0, dst);  // 调整对比度imshow("亮度与对比度调整", dst);  // 显示调整后的图像
}int main() {// 加载图像Mat image = imread(picpath);if (image.empty()) {std::cout << "无法加载图像！" << std::endl;return -1;}// 创建窗口namedWindow("亮度与对比度调整", WINDOW_NORMAL);resizeWindow("亮度与对比度调整", image.cols, image.rows);// 创建亮度滑动条int lightness = 50;int max_value = 250;createTrackbar("亮度：", "亮度与对比度调整", &lightness, max_value, on_lightness, (void*)(&image));// 创建对比度滑动条int contrast_value = 100;createTrackbar("对比度：", "亮度与对比度调整", &contrast_value, 200, on_contrast, (void*)(&image));// 初始亮度和对比度调整on_lightness(50, &image);on_contrast(100, &image);waitKey(0);  // 等待用户按键return 0;
}