OpenCV学習：基本的な画像操作（3）：コントラストと明るさの調整、画像の融合

画像のコントラストと明るさ

画像のピクセル式では、g（x）= a * f（x）+ b：

• パラメータf（x）は、ソース画像のピクセルを表します。
• パラメータg（x）は、出力画像のピクセルを表します。
• パラメータa（a> 0を満たす必要がある）はゲインと呼ばれ、画像のコントラストを制御するためによく使用されます。
• パラメータbは通常バイアスと呼ばれ、画像の明るさを制御するためによく使用されます。

画像融合

重要性：複数の画像の情報を関連付けて、1つの画像にさらに多くの情報要素が含まれるようにして、後続の制御と処理を容易にします。

方法：深い学習に基づく：GANネットワーク生成の使用、コーデックネットワーク生成の使用、機能マップ融合テクノロジーの使用など。

           画像処理に基づく：ピクセル値の計算、RANSACスティッチングなど。

この記事では主にピクセルベースの方法を紹介します。最も直感的なアイデアは、融合した画像のピクセルを2つの画像のピクセル値に関連付けることです。簡単な方法は、乗算、加算など、2つの画像のピクセル値の計算を実行することです。 。

APIの紹介

addWeighted（src1、alpha、src2、beta、gamma、dst）は、ピクセルレベルで次の操作を実装します。

さらに、add、mutiply、subなどの一般的な操作があります。

add（src1、src2、dst、mask、data_type）

その中で、マスクは操作が実行される領域です

コードの練習

コントラストと明るさ

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>



using namespace cv;

static void ContrastAndBright(int, void*);

int g_nContrastValue; //对比度值
int g_nBrightValue;  //亮度值
Mat g_srcImage, g_dstImage;


int main()

{

	//读入用户提供的图像

	g_srcImage = imread("src.jpg");
	if (!g_srcImage.data) { printf("读取图片失败！\n"); return false
	g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());



	//设定对比度和亮度的初值
	g_nContrastValue = 80;
	g_nBrightValue = 80;



	//创建窗口
	namedWindow("结果", 1);



	//创建轨迹条
	createTrackbar("对比度：", "结果", &g_nContrastValue, 300, ContrastAndBright);
	createTrackbar("亮   度：", "结果", &g_nBrightValue, 200, ContrastAndBright);



	//调用回调函数

	ContrastAndBright(g_nContrastValue, 0);
	ContrastAndBright(g_nBrightValue, 0);



	//按下“q”键时，程序
	while (char(waitKey(1)) != 'q') {}
	return 0;

}


static void ContrastAndBright(int, void*)
{



	//创建窗口

	namedWindow("原图", 1);



	//三个for循环，依次遍历行、列、通道，执行运算 g_dstImage(i,j) =a*g_srcImage(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("原图", g_srcImage);
	imshow("结果", g_dstImage);

}

画像融合

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char* argv[])
{

	Mat src = imread("src.jpg");
	if (src.empty())
	{
		cout << "could not open image ..." << endl;
		return -1;
	}

	Mat back = imread("back.jpg");
	if (!back.data) //用data来判断MAT是否为空
	{
		cout << "could not open image ..." << endl;
		return -1;
	}

	resize(back, back, src.size());
	

	float alpha = 0.5;

	Mat dst ;
	if (src.size() == back.size() && src.type() == back.type())
	{
		addWeighted(src, alpha, back, 0.3, 10.0, dst);	
		//add(src, back, dst);
		//multiply(src, back, dst);
		imwrite("add.jpg", dst);
	}
	return 0;
}

                                              乗算加算

                                               重量追加