OpenCV 2 마라톤 세 번 째 바퀴 - 대비 도와 밝기 변경

template<typename _Tp> inline _Tp& Mat::at(int i0, int i1)
{
    CV_DbgAssert( dims <= 2 && data && (unsigned)i0 < (unsigned)size.p[0] &&
        (unsigned)(i1*DataType<_Tp>::channels) < (unsigned)(size.p[1]*channels()) &&
        CV_ELEM_SIZE1(DataType<_Tp>::depth) == elemSize1());
    return ((_Tp*)(data + step.p[0]*i0))[i1];
}

// create a double-precision identity martix and add it to M.
M += Mat::eye(M.rows, M.cols, CV_64F);

Mat A;
A = Mat::zeros(3, 3, CV_32F);

Mat image = imread( argv[1] );
Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() );

uchar a = saturate_cast<uchar>(-100); // a = 0 (UCHAR_MIN)
short b = saturate_cast<short>(33333.33333); // b = 32767 (SHORT_MAX)

  ，            #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <iostream>

using namespace cv;

double alpha; /**< Simple contrast control */
int beta;  /**< Simple brightness control */

int main( int, char** argv )
{
   /// Read image given by user
   Mat image = imread( argv[1] );
   Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() );

   std::cout<<" Basic Linear Transforms "<<std::endl;
   std::cout<<"-------------------------"<<std::endl;
   std::cout<<"* Enter the alpha value [1.0-3.0]: ";std::cin>>alpha;
   std::cout<<"* Enter the beta value [0-100]: "; std::cin>>beta;


   /// Do the operation new_image(i,j) = alpha*image(i,j) + beta
   /// Instead of these 'for' loops we could have used simply:
   /// image.convertTo(new_image, -1, alpha, beta);
   /// but we wanted to show you how to access the pixels :)
   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>( alpha*( image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + beta );
                }
       }
      }

   namedWindow("Original Image", 1);
   namedWindow("New Image", 1);

   imshow("Original Image", image);
   imshow("New Image", new_image);

   waitKey();
   return 0;
}
 위 에 지식 이 있 으 니 금방 알 아 볼 수 있 을 것 같 아 ~ ~
주석 에서 말 한 것 처럼 우 리 는 함수 가 직접 목적 을 달성 할 수 있 으 므 로 우리 가 옮 겨 다 닐 필요 가 없다.
C++: void Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const  
여기 const 는 이 함수 조작 이 변수 나 대상 같은 값 에 영향 을 주지 않 는 다 는 것 이다.
rtype 은 - 1 로 input 와 output 의 유형 이 일치 하여 매우 편리 하 다 는 것 을 나타 낸다.
변환 공식:
다음은 컨트롤 바 의 대비 도 변환 입 니 다.
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>

using namespace cv;

int alpha = 50;
Mat image,new_image;
static void change_color(int, void*)
{
	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>( alpha/50.0 *( image.at<Vec3b>(y,x)[c] ));

    	imshow("Image", new_image);
}

int main( int, char** argv )
{
   	image = imread( argv[1] );
   	new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() );
   	namedWindow("Image", 1);

	createTrackbar( "pick:", "Image", &alpha, 100, change_color);
	change_color(0, 0);

	waitKey();
	return 0;
}
 컨트롤 바 에 대해 서 는 잠시 상관 하지 않 아 도 됩 니 다. (사실은 아주 간단 합 니 다) 쉽게 알 아 볼 수 있 을 거 라 고 믿 습 니 다.
하 나 를 들 면 열 을 안다
공식:
Computer Vision: Algorithms and Applications 소개
알파 는 contrast 를 제어 하 는 것 이 라 고 볼 수 있 습 니 다. 베타 는 brightness 를 제어 합 니 다. 알파 와 베타 도 고정 적 인 것 이 아니 라 공간의 함수 라 고 할 수 있 습 니 다. 저 는 image processing 에서 도 말 했 습 니 다.
컴퓨터 시각 토론 군 162501053
전재 설명:http://blog.csdn.net/abcd1992719g