画像のコントラストと明るさを変える2つの機能

画像のコントラストと明るさを変更する2つの関数：
srcImg.cv :: convertTo（dstImg、-1、alpha、beta）//ヒストグラムの変換：f（i、j）= a * f（i、j）+ b;

gamaT（）//最初にルックアップテーブルを作成します。iの値は0〜255です。各ピクセルは、対応するr補正値LUT [i]を取ります。画像をトラバースし、方程式に従って各ピクセルの値を変換します。つまり、ピクセル値に対応するLUT値をクエリして、それを置き換えます。

gamaT関数は次のとおりです。

参照URL：

https://docs.opencv.org/master/d3/dc1/tutorial_basic_linear_transform.html

結果を示す

最初の元の画像、2番目のsrcImg.cv :: convertTo（dstImg、-1,1.1,30）、3番目のガマ補正、r = 0.8;

ソースコード：GamaT.cpp

#include <iostream>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <cmath>
#include "GamaT.h"

using namespace cv;
using namespace std;

Mat GamaT(Mat &srcImg, float kFactor)
{
    
    
	unsigned char LUT[256];
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
    
    
		// 构造一个查询表，i的取值0-255。每个像素取对应的r校正值。
		float f = i / 255.0f;
		f = (float)pow(f, kFactor);
		LUT[i] = saturate_cast<uchar>(f*255.0f);
	}
	Mat rImg1;
	Mat rImg2 = srcImg.clone();

	// 方法一：直方图平移：f(i,j)=a*f(i,j) + b;
	//srcImg.convertTo(rImg1, -1, 1.1, 30);
	//imshow("converTo", rImg1);

	// gamaT校正，调节kFactor,在调节明度和对比度的同时最大限度的保留图像细节。
	if (srcImg.channels() == 1)
	{
    
    
		MatIterator_<uchar> iterator = rImg2.begin<uchar>();
		MatIterator_<uchar> iteratorend = rImg1.end<uchar>();
		for (; iterator != iterator; iterator++)
		{
    
    
			//像素范围是有限的0-255，像素个数时rows X cols.
			*iterator = LUT[*iterator];	//当遇到每一个像素时，直接查表，速度更快。
		}
	}
	else
	{
    
    
		MatIterator_<Vec3b> iterator = rImg2.begin<Vec3b>();
		MatIterator_<Vec3b> iteratorend = rImg1.end<Vec3b>();
		for (; iterator != iteratorend; iterator++)
		{
    
    
			(*iterator)[0] = LUT[((*iterator))[0]];	//blue
			(*iterator)[1] = LUT[((*iterator))[1]];	//green
			(*iterator)[2] = LUT[((*iterator))[2]];	//red
		}
	}
	imshow("r", rImg2);
	waitKey();
	return rImg2;
}

最後に、ブロガーのChangeCoinに感謝します。

https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/78617615