OpenCV图像处理

《OpenCV图像处理》

                   ---上机实验报告 1  

1.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）saturate cast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：：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 

#include 

using namespace std; 

using namespace cv; 

Mat src,erosion_dst,dilation_dst;

int erosion_elem=0;

int erosion_size=0;

int dilation_elem=0;

int dilation_size=0;

int const max_elem=2;

int const max_kernel_size=21;

void Erosion(int ,void*);

void Dilation(int ,void*);

int main(int argc,char** argv)

{

    src=imread();

    if(!src.data)

    {return -1;}

    namedWindow("Erosion Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 

    namedWindow("Dilation Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 

    cvMoveWindow("Dilation Demo",src.cols,0);

    createTrackbar("Element:\\n0:Rect\\n1:Cross\\n2:Ellipse","Erosion Demo",

        &erosion_elem,max_elem,

        Erosion);

    createTrackbar("Kernel size:\\n 2n +1","Erosion Demo",

        &erosion_size,max_kernel_size,

        Erosion);

    createTrackbar("Element:\\n0:Rect\\n1:Cross\\n2:Ellipse","Dilation Demo",&dilation_elem,max_elem,Dilation);

    createTrackbar("Kernel size:\\n 2n +1","Dilation Demo",&dilation_size,max_kernel_size,Dilation);

    Erosion(0,0);

    Dilation(0,0);

    waitKey(0);

    return 0;

}

void Erosion(int,void*)

{

    int erosion_type;

    if(erosion_elem==0){erosion_type=MORPH_RECT;}

    else if(erosion_elem==1){erosion_type=MORPH_CROSS;}

    else if(erosion_elem==2){erosion_type=MORPH_ELLIPSE;}

    Mat element=getStructuringElement(erosion_type,Size(2*erosion_size+1,2*erosion_size+1),

        Point(erosion_size,erosion_size));

    erode(src,erosion_dst,element);

    imshow("Eerosion Demo",erosion_dst);

}

void Dilation(int,void*)

{

    int dilation_type;

    if(dilation_elem==0){dilation_type=MORPH_RECT;}

    else if(dilation_elem==1){dilation_type=MORPH_CROSS;}

    else if(dilation_elem==2){dilation_type=MORPH_ELLIPSE;}

    Mat element=getStructuringElement(dilation_type,Size(2*dilation_size+1,2*dilation_size+1),

        Point(dilation_size,dilation_size));

    erode(src,dilation_dst,element);

    imshow("Dilation Demo",dilation_dst);

}