1、理论依据
算子：图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。算子的一般形式：
g(x)=h(f(x))或者g(x)=h(f0(x).....fn(x))
说明：图像亮度和对比度的调整操作，其实属于图像处理变换中比较简单的一种——点操作(pointoperators)。点操作有一个特点：仅仅根据输入像素值（有时可以加上某些全局信息或参数），来计算相应的输出像素值。这类算子包括亮度(brightness)和对比度(contrast)调整、颜色校正(colorcorrection)和
变换(transformations)。
两种最常用的点操作（点算子）是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应亮度值的调节）。公式如下：
g ( x ) = a ∗ f ( x ) + b g(x)=a*f(x)+b
g(x)=a∗f(x)+b
- 参数f(x)表示源图像像素
- 参数g(x)表示输出图像像素
- 参数a(需要满足a>0)被称为增益（gain)，常常被用来控制图像的对比度
- 参数b通常被称为偏置（bias)，常常被用来控制图像的亮度。
同样，可以修改： i和j表示像素位于第i行和第j列。
g(i,j)=a∗f(i,j)+b
2、访问图片中的像素
执行如下运算：
g(i,j)=a∗f(i,j)+b需要访问图像中的每一个像素。因为是对BGR图像进行运算，每个像素有三个值B、G、R，所以分别访问它们的代码是使用三个for循环：
////三个for循环，执行运算new_image(i,j)=a*image(i,j)+b for(int y=0;y<image.rows;y++) { for(int x=0;x<image.cols;x++) { for(int c=0;c<3;c++) { new_image.at<Vec3b>(y,x)[c]=saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(y,x)[c])+g_nBrightValue); } } }
讲解：
为了访问图像的每一个像素，使用这样的语法：image.at(y,x)[c]。其中，y是像素所在的行，x是像素所在的列，c是R、G、B（对应0、1、2）
因为运算结果可能会超出像素的取值范围（溢出），还有可能是非整数（浮点数），所以要用saturate_cast对结果进行转换，以确保它为有效值。
这里的a也就是对比度，一般为了观察的效果，它的取值为0.0到3.0的浮点值，但是轨迹条一般取值都为整数，因此在这里我们可以将其代表对比度的值nContrastValue参数设为0-300之间的整型，在后面乘0.01，这样就完成了轨迹条中300个不同取值的变化。
3、示例程序：图像的对比度、亮度调整
#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //全局函数声明 static void on_COntrastAndBright(int, void *); static void ShowHelpText(); //全局变量声明 int g_nContrastValue;//对比度值 int g_nBrightValue;//亮度值 Mat g_srcImage, g_dstImage; int main() { //1、读取输入函数 g_srcImage = imread("D:\\dong.jpg"); if (!g_srcImage.data) { printf("读取图片错误\n"); return false; } //返回指定的大小和类型的零数组。 g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type()); //2、设定对比度和亮度的初值 g_nBrightValue = 80;//亮度 g_nContrastValue = 80;//对比度 //3、创建效果图窗口 namedWindow("【效果图窗口】", 1); //4、创建轨迹条 createTrackbar("对比度：", "【效果图窗口】", &g_nContrastValue, 300, on_COntrastAndBright); createTrackbar("亮 度：", "【效果图窗口】", &g_nBrightValue, 300, on_COntrastAndBright); //5、进行回调函数初始化 on_COntrastAndBright(g_nContrastValue, 0); on_COntrastAndBright(g_nBrightValue, 0); //6、按下“q”键时，程序退出 while(char(waitKey(1))!='q'){} return 0; } //改变图像对比度和亮度值的回调函数 static void on_COntrastAndBright(int, void *) { //创建窗口 namedWindow("【原始窗口】", 1); //三个for循环，执行运算new_image(i,j)=a*image(i,j)+b for (int y = 0; y < g_srcImage.rows; y++) { for (int x = 0; x < g_srcImage.cols; x++) { for (int c = 0; c < 3; c++) { g_dstImage.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(g_srcImage.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue); } } } //显示图像 imshow("【原始图窗口】", g_srcImage); imshow("【效果图窗口】", g_dstImage); }
补充：学习createTrackbar的使用方法及步骤
createTrackbar是Opencv中的API，其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果。具体定义如下：
createTrackbar(const string& trackbarname,const string& winname,int* value,int count,void * userData); //示例 createTrackbar("对比度：", "【效果图窗口】", &g_nContrastValue, 300, on_COntrastAndBright);
- 参数一：trackbarname：滑动空间的名称；
- 参数二：winname：滑动空间用于依附的图像窗口的名称；
- 参数三：value：初始化阈值；
- 参数四：count：滑动控件的刻度范围；
- 参数五：TrackbarCallback是回调函数；
