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1、《OpenCV图像处理》---上机实验报告11.实验题目:改变图像的对比度和亮度2.实验目的:（1）访问像素值;（2）用0初始化矩阵;（3）saturatecast是做什么用的，以及它为什么有用。3.实验原理:(1)图像处理：一般来说，图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。图像变换可分为以下两种：点算子（像素变换）、领域（基于区域的）算子;(2)像素变换：在这一类图像处理变换中，仅仅根据输入像素值（有时可加上某些全局信息或参数）计算相应的输出像素值。这类算子包括亮度和对比度调整，以及颜色校正和变换;(3)亮度和对比度调整：两种常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行
2、乘法和加法运算g(x)=αf(x)+ß;(4)两个参数>0和一般称作增益和偏置参数。我们往往用这两个参数来控制对比度和亮度;(5)你可以把看成源图像像素，把g(x)看成输出图像像素。这样一来，上面的式子就能写的更清楚些g(i,j)=α*f（i，j）+β,其中i,j表示像素位于第i行和第j列。4.实验步骤:（1）建立两个变量，以便存储用户输入的α和β：（2）用imread载入图像，并将其存入一个Mat对象：（3）此时，因为要对图像进行变换，所以我们需要一个新的Mat对象，以存储变换后的图像，我们希望这个Mat对象具有如下性质：1）像素值初始化为0；2）与原图像有相同的大小和类型。注意到：Mat
3、：：Zeros采用Matlab风格的初始化方式，用image.size()和image.type()来对Mat对象进行0初始化。（4）现在为了执行运算g（i，j）=α*f（i，j）+β，我们要访问图像的每一个像素，因为是对RGB图像进行运算，每个像素有三个值（R,G,B)，所以要分别访问他们，下面是访问像素的代码片段：注意:为了访问图像的每一个像素，我们使用如下语法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（0、1、2）之一,因为α*p（i，j）+β的运算结果可能超出像素取值范围，还可能是非整数（如果α是浮点数的话），所以我们要用
4、saturate－cast对结果进行转换，以确保他为有效值。（5）最后，用传统方法创建窗口并显示图像：5.实验结果：6.源程序：#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;Matsrc,erosion_dst,dilation_dst;interosion_elem=0;inte
5、rosion_size=0;intdilation_elem=0;intdilation_size=0;intconstmax_elem=2;intconstmax_kernel_size=21;voidErosion(int,void*);voidDilation(int,void*);intmain(intargc,char**argv){src=imread("guo.jpg");if(!src.data){return-1;}namedWindow("ErosionDemo",CV_WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("DilationDemo",CV_WIND
6、OW_AUTOSIZE);cvMoveWindow("DilationDemo",src.cols,0);createTrackbar("Element:0:Rect1:Cross2:Ellipse","ErosionDemo",&erosion_elem,max_elem,Erosion);createTrackbar("Kernelsize:2n+1","ErosionDemo",&erosion_size,max_kernel_size,Erosion);createTrackbar("Element:0:Rect1:Cross2:Ellipse","Dil
7、ationDemo",&dilation_elem,max_elem,Dilation);createTrackbar("Kernelsize:2n+1","DilationDemo",&dilation_size,max_kernel_size,Dilation);Erosion(0,0);Dilation(0,0);waitKey(0);return0;}voidErosion(int,void*){
