#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat logo = imread("logo.jpg"); //设定ROI区域 Mat ROI = src(Rect(, , logo

http://blog.csdn.net/wangzhebupt/article/category/1675453 数据挖掘十大经典实用算法及OpenCV算法 http://www.xuebuyuan.com/2178605.html 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析 表示看了h 转自  http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943... 2014-08-10 20:06 

亮度与对比度 亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小,对比度调整指的是图像暗处变得更暗,亮出变得更亮,从而拓宽某个区域内的显示精度. OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来计算:g(x) = αf(x) + β,其中:α(>0).β常称为增益与偏置值,分别控制图片的对比度和亮度. 注:此处对α/β控制对比度和亮度有争议,具体请参考:OpenCV关于对比度和亮度的误解 img = cv2.imread('lena.jpg') # 此处需注意,请参考后面的解释 res = np.uint8(np

  公式: 两个参数 \alpha > 0 和 \beta 一般称作 增益 和 偏置 参数.我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 .   #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<thread> #include<vector> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/contrib/contrib.

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 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. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533 [OpenCV入门教程之六] 创建Trackbar & 图像对比度.亮度值调整 标签: opencvvs2010c++图像处理 2014-03-18 21:43 43189人阅读 评论(99) 收藏 举报  分类: [OpenCV](18)    目录(?)[+]   本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_

一.调整图像亮度与对比度 1.图像变换 ---像素变换-点操作 ---邻域操作-区域操作 调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作 公式为:g(i,j) = αf(i,j) + β 其中α>0 ,β是增益变量 处理图像经常会对图像色彩进行增强,这就是改变图像的亮度β和对比度α, 我们看看实例代码: #include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; /

一.对比度.亮度概念普及 1.1对比度 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,差异范围越小代表对比越小.对比度对视觉效果的影响非常关键,一般来说对比度越大,图像越清晰醒目,色彩也越鲜明艳丽:而对比度小,则会让整个画面都灰蒙蒙的.高对比度对于图像的清晰度.细节表现.灰度层次表现都有很大帮助.相对而言,对比度对灰度图的影响要比彩图大. 提高图像对比度的方法:让白色区域更亮,黑色区域更暗. 1.2亮度 亮度是一个相对概念,取决于视觉感受.对数

https://blog.csdn.net/u013139259/article/details/52145377 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u013139259/article/details/52145377问题介绍理论介绍代码介绍优化方式与实验结果问题介绍 图像处理中改变亮度和对比度是很基础的需求,算法也相对简单.博主的工作是要模拟待处理视频的不同光照下的效果.博主想到的方式就是 利用Opencv读取视频的每一帧,然后

一.对比度亮度调整 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; #define WIN_NAME "输出图像" Mat src,dst; ,bright=; void onChange(int,void*){ ; i < src.rows; i++) { ; j < src.cols; j++) { //saturate_cast<uchar> 溢出保护:if(data<0) data=0;

/* 矩阵的掩膜操作 0 掩膜mask 在这里进行增强对比度: [ [ 0,-1, 0 ], [-1, 5, -1], [ 0,-1, 0 ] ] 使用mask滑动图片每一个位置,进行卷积运算 这里这个mask会增强图片的对比度 1 获取图像指针 const uchar* current = Mat对象.ptr<uchar>(row) 获取了 当前图像的 第row行像素的数组 p(row, col) = current[col] 获取了第row行第col列的点 2 像素范围处理 确保值在0到2

一.理论基础 在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 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. 二.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行

本实例演示简单地改变图像的对比度和亮度,使用了如下线性变换来实现像素值的遍历操作: The parameters α > 0 and β often called the gain and bias parameters; sometimes these parameters are said to control contrast and brightness respectively. 代码如下: // 改变图像的对比度和亮度 #include <opencv2/opencv.hpp>

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void on_change(int, void*); // trackbar 的 callback int contrastValue; // 对比度 int brightValue; // 亮度值 Mat src, dst; int main() { src= imread("005.jpg"); dst = src.clone();

1. 理论 图片的转换就是将图片中的每个像素点经过一定的变换,得到新像素点,新像素点组合成一张新的图片. 改变图片对比度和亮度的变换如下: 其中α和β被称作增益参数(gain parameter)和偏差参数(bias parameter),分别控制对比度和亮度. 2. 实现代码 使用上述公式实现改变对比度和亮度的代码如下: void ContrastAndBrightness(const Mat& Src,Mat& Dst,double alpha,double beta) { Dst =

1.理论基础 两个参数  和  一般称作 增益 和 偏置 参数.我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 . 你可以把  看成源图像像素,把  看成输出图像像素.这样一来,上面的式子就能写得更清楚些: 其中,  和  表示像素位于 第i行 和 第j列 . 其中,α可以调整图像的对比度,β可以调整图像的亮度. 2.代码如下: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using n

今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(

图像处理 图像变换就是找到一个函数,把原始图像矩阵经过函数处理后,转换为目标图像矩阵. 可以分为两种方式,即像素级别的变换和区域级别的变换 Point operators (pixel transforms) Neighborhood (area-based) operators 像素级别的变换就相当于\(p_{after}(i,j) = f(p_{before}(i,j))\),即变换后的每个像素值都与变换前的同位置的像素值有个函数映射关系. 对比度和亮度改变 线性变换 最常用的是线性变换．即

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出,其灰度集中在非常小的一个范围内.这就导致了图片的强弱对比不强烈. 直方图均衡化的目的,就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围(0~255)内均匀分布的形式,从而增加像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体对比度的效果. 直方图均衡化的列表计算 序号 运算 步骤和结果 1 列出原始图灰度值 f(0 ≤ f ≤ L-1) 0 1 2 3 4 5 6 7 2 列出原始直方图(概率表达) 0.02 0.05 0.09 0.12 0.14 0.2 0.22

5. 图像混合 理论-线性混合操作.相关API(addWeighted) 理论-线性混合操作 用到的公式 (其中 α 的取值范围为0~1之间) 相关API(addWeighted) 参数1:输入图像Mat – src1 参数2:输入图像src1的alpha值 参数3:输入图像Mat – src2 参数4:输入图像src2的alpha值 参数5:gamma值 参数6:输出混合图像 注意点:两张图像的大小和类型必须一致才可以 代码演示 #include <opencv2/opencv.hpp> #