OpenCV-C++调整图像亮度和对⽐度调整图像亮度和对⽐的⽅式,计算表达是如下:g(i,j)=αf(i,j)+β α>0⽤于控制对⽐度, β是增益变量;g表⽰调整后的图像,f表⽰原始图像;代码如下:#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv;int main(){ /...
RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中; RETR_CCOMP:检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是各部分的外部边界,第二层是空洞的边界; RETR_TREE:检索所有的轮廓,并重构嵌套轮廓的整个层次; method:轮廓逼近方法 CHAIN_APPROX_NONE:以Freeman链码的方式输出轮廓,所有其他方法输出多边形(顶点的序列)。
再来看一下之前忽略的函数部分: 其中c(I)也就是累计概率函数,1/N*h(I)就是密度概率 我们要做的就是如下几步: 1.获取图像的灰度信息. 2.获取像素值的密度概率 3.根据密度概率求出累计概率 4.将累计概率*255完成最终映射 至此原理部分结束. 程序部分 #include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespa...
addWeighted函数 这个函数的作用是,计算两个数组(图像阵列)的加权和。原型如下: voidaddWeighted(InputArray src1,doublealpha,InputArray src2,doublebeta,doublegamma,OutputArray dst,intdtype=-1); 第一个参数,InputArray类型的src1,表示需要加权的第一个数组,常常填一个Mat对象。 第二个参数,alpha,表示第一个数...
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。 为了访问图像的每一个像素,我们使用这样的语法: image.at<Vec3b>(y,x)[c] 其中,y是像素所在的行, x是像素 ...