这个算法是参考自 阿发伯 的博客,在此对 阿发伯 表示感谢, http://blog.csdn.net/maozefa 亮度调整 非线性亮度调整: 对于R,G,B三个通道,每个通道增加相同的增量. 线性亮度调整: 利用HSL颜色空间,通过只对其L(亮度)部分调整,可达到图像亮度的线性调整.但是,RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐,一般还需要浮点数的运算,不仅增加了代码的复杂度,更重要的是要逐点将RGB转换为HSL,然后确定新的L值,再将HSL转换为RGB,运行速度可想而知是很慢的.要想提高图像亮

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; /

图像变换可以看作如下: - 像素变换 – 点操作 - 邻域操作 – 区域 调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作 //创建一张跟原图像大小和类型一致的空白图像.像素值初始化为0 Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() ); //确保值大小范围为0~255之间 saturate_cast<uchar>(value) //给每个像素点每个通道赋值 Mat.at<Vec3b>(y,x)[index]=value in

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> #

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

- (UIImage*) getBrighterImage:(UIImage *)originalImage { UIImage *brighterImage; CIContext *context = [CIContext contextWithOptions:nil]; CIImage *inputImage = [CIImage imageWithCGImage:originalImage.CGImage]; CIFilter *lighten = [CIFilter filterWith

这个算法是参考自 阿发伯 的博客: http://blog.csdn.net/maozefa 黑白调整 Photoshop CS的图像黑白调整功能,是通过对红.黄.绿.青.蓝和洋红等6种颜色的比例调节来完成的.能更精细地将彩色图片转换为高质量的黑白照片. Photoshop CS图像黑白调整功能的计算公式为: gray= (max - mid) * ratio_max + (mid - min) * ratio_max_mid + min 公式中:gray为像素灰度值,max.mid和min分别

OpenCV之C++入门 1.Visual Studio安装及环境配置与搭建 下载地址:https://my.visualstudio.com/Downloads?q=Visual,下载后按照说明安装即可 登录账号下载即可,建议下载Visual Studio 2017 专业版,本教程使用该版本完成 该教程笔记是本人整理的OpenCV学堂视频教程内容,感谢贾志刚老师的视频教程,下面是OpenCV 4.5.4及源码下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1HmWrX35P77

      PS中的很多概念都和Core Graphics中的概念相通,比如蒙版.路径.裁剪.混合模式等等.如果你对Core Graphics中的混合模式不太理解,阅读本篇文章能让你对Core Graphics中混合模式概念有一个更理性的理解与认识.本文不包含iOS中混合模式的内容.希望本文对你有所帮助. 本文介绍的PS混合模式示例来自:http://bbs.voc.com.cn/topic-2063171-1-1.html 图层混合模式决定当前图层中的像素与其下面图层中的像素以何种模式进行混合

[DSAPI.DLL下载地址]   说到计算机上使用代码来处理各种图像特效,是一份太有挑战性的工作.以下涉及的所有图像效果均不是从网上复制的源码,而是本人试验数次并编写的,所以原理上会和网上的有所不同.既然说到图像了,那么我们先来看一些图像效果吧. 看了以上的效果图,是不是感觉实现起来会比较麻烦呢?No,其实上面的各种特效都只有几句代码.我们来看看我是如何写的: '模糊 Dim B As New Bitmap(My.Resources.ss) DSAPI.图形图像.图像特效.模糊(B, 10)

在部分的商用虚拟机中,Java 程序最初是通过解释器(Interpreter )进行解释执行的,当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁的时候,就会把这些代码认定为“热点代码”.为了提高热点代码的执行效率,在运行时,即时编译器(Just In Time Compiler )会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码,并进行各种层次的优化. 一.HotSpot 内的即时编译器 1.解释器和编译器各有各的优点: 解释器优点:当程序需要迅速启动的时候,解释器可以首先发挥作用,省去了编译的时间,立即执行

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.GFile("./picture.jpg", "rb").read() with tf.Session() as sess: """ 图像编码解码处理 """ # 解码过程 img_data = tf.image.decode_jpeg(imag

在部分的商用虚拟机中,Java 程序最初是通过解释器( Interpreter )进行解释执行的,当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁的时候,就会把这些代码认定为“热点代码”.为了提高热点代码的执行效率,在运行时,即时编译器(Just In Time Compiler )会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码,并进行各种层次的优化. 1.HotSpot 内的即时编译器 解释器和编译器各有各的优点: 解释器优点:当程序需要迅速启动的时候,解释器可以首先发挥作用,省去了编译的时间,立即执行.

摄像头机器视觉人工智能的"眼睛",其重要性在嵌入式领域不言而喻.但是如何理解和使用摄像头却是一个非常棘手的问题.本文主要针对调试摄像头过程中遇到的问题,对摄像头的基本原理及概述进行整理,同时对自己在实际工作中遇到的问题进行梳理总结. 1.简介 2.摄像头模组基本构造与工作原理 2.1 基本构造 2.1.1 镜头Lens 2.1.2 IR Filter红外滤镜 2.1.3 Sensor 2.2 数据输出 2.2.1 输出格式 2.2.2 ISP 2.2.3 行场同步信号 3.硬件设计与接

[论文阅读] ALM-HCS(高对比场景自适应对数映射) 文章: Adaptive Logarithmic Mapping for Displaying High Contrast Scenes 1. 论文目的 将高动态范围图像映射到机器可以显示的动态范围, 作者提出了几个要求: The design of our tone mapping technique was guided by a few rules. It must provide consistent results despit

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(

对比度调整的原理参考这篇博客 以下是代码实现: #include <iostream> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" using namespace std; using namespace cv; #define CLIP_RANGE(value, min, max) ( (value

学习如何在opencv 中用trackbar 函数创建和使用 轨迹条,以及图像对比度,亮度值的动态调整 一.OpenCV中轨迹条(Trackbar)的创建和使用 [1]创建轨迹条-----createTrackbar 函数详解 createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来方便,首先,它往往会和一个回调函数 配合起来使用,先看它的函数原型: ,); 第一个参数,const string&类型的trackbarname,表

C语言根据日期判断星期几(使用基姆拉尔森计算公式) 算法如下: 基姆拉尔森计算公式W= (d+2*m+3*(m+1)/5+y+y/4-y/100+y/400) mod 7 在公式中d表示日期中的日数,m表示月份数,y表示年数. 注意:在公式中有个与其他公式不同的地方: 把一月和二月看成是上一年的十三月和十四月,例:如果是2004-1-10则换算成:2003-13-10来代入公式计算.以公元元年为参考,公元元年1月1日为星期一 程序如下: /*利用基姆拉尔森计算日期公式  w=(d+2*m+3*(

Apache多路处理模块---MPM apache通过不同的MPM运行在多进程和多线程混合模式下,增强配置扩充性能.MPM无法模块化,只能在编译配置时选择,被静态编译到服务器中.目前apache版本中一个服务器只能选择一个MPM,在UNIX/Linux平台中可以选择使用prefork(默认)与worker多路处理模块,而windows平台上只能使用mpm_winnt模块. 配置编译参数,如: # ./configure --with-mpm=perfork# make# make install

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_