07 滚动条操作2.0 - 调整亮度与对比度

07 滚动条操作2.0 - 调整亮度与对比度

opencv知识点：

• 创建滚动条 - createTrackbar()
• 处理滚动条事件的函数 - TrackbarCallback()
• 亮度与对比度的概念
• 巧用图片融合 - addWeighted()

本课所解决的问题：

• 如何利用createTrackbar的userdata？
• 调整亮度/对比度的内涵是什么？
• 如何利用图片融合addWeighted调整亮度/对比度？

1.参数userdata

对上一次课代码的改进，利用上userdata这个参数

合理运用第6个参数userdata，进行参数传递，从而调整亮度，以降低亮度为例。

程序#

quickdemo.cpp#

static void on_track(int light, void* userdata) {

	Mat image = *((Mat*)(userdata));

	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());

	m = Scalar(light, light, light);

	//add(image, m, dst);
	subtract(image, m, dst);
	imshow("亮度调整", dst);

}

void QuickDemo::tracking_bar_demo(Mat& image) {

	namedWindow("亮度调整", WINDOW_AUTOSIZE);

	int lightness = 50;
	int max_light = 100;
	
	createTrackbar("Value Bar:", "亮度调整", &lightness, max_light, on_track,(void*)(&image));

	//on_track(lightness, &image);
	/*
	课程中的这一句代码，是多此一举，这是一个回调函数不需要我们手动调用
	这个lightness在createTrackbar中就已经传入了，这里没必要再去调用传入
	同时，我们使用了第6个参数，那么图像也已经传入，这里没必要再去调用传入
	*/

}

2.亮度与对比度

亮度#

调整亮度，就是整体的像素点值的调整，相当于整体同时加上一个数（可正可负）。

对比度#

调整对比度，就是调整像素点之间的差值，相当于乘上一个数，如0.5，1.3。
像素点的值在变化的同时，像素点之间的差值也在变化。

3.调整亮度与对比度

调整亮度，对比度，我们也可以通过addWeighted实现

addWeighted
	共7个参数
		第1个参数 第一个输入 src1
		第2个参数 第一个输入的权重 alpha
		第3个参数 第二个输入 src2
		第4个参数 第二个输入的权重 beta
		第5个参数 每个数要增加的标量 gamma
		第6个参数 输出 dst
		第7个参数 输出的可选深度（一般用不到）

			公式
		dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma 
		范围截断在[0,255]

完整代码#

quickdemo.cpp#

static void on_light(int lightness, void* userdata) {

	Mat image = *((Mat*)(userdata));
	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());

	addWeighted(image, 1.0, m, 0, lightness, dst);
	/*
	由公式：dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma 可知
	设置第1个权重1，第二个权重0
		相当于图片融合时，只有第1个的成分
	设置要增加的标量为lightness
		可以实现亮度的调整
	*/
	imshow("亮度/对比度调整", dst);

}

static void on_contrast(int contrast, void* userdata) {

	Mat image = *((Mat*)(userdata));
	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());

	double contra = contrast / 100.0;
	/*
	这里的contrast初始值1 是一个[0,2]范围的数
	*/
	addWeighted(image, contra, m, 0, 0, dst);
	/*
	由公式：dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma 可知
	设置第1个权重cotrast，第二个权重0
		相当于图片融合时，只有第1个的成分
		同时可以实现对比度的调整
	*/

	imshow("亮度/对比度调整", dst);

}

void QuickDemo::tracking_bar_demo(Mat& image) {

	namedWindow("亮度/对比度调整", WINDOW_AUTOSIZE);

	int lightness = 50;
	int max_light = 100;

	int contrast = 100;
	int max_contrast = 200;

	createTrackbar("Value Bar:", "亮度/对比度调整", &lightness, max_light, on_light, (void*)(&image));
	createTrackbar("Contrast Bar:", "亮度/对比度调整", &contrast, max_contrast, on_contrast, (void*)(&image));

	/*无用语句，理由同上*/
	//on_light(lightness, &image);
	//on_contrast(lightness, &image);

}

关于亮度的调整#

为什么会变亮呢？

第一张图权重alpha，权重始终为1
第二张图权重beta，权重始终为0
加gmama标量，增大了每个像素点的值，相当于每个像素点的值都在接近255，所以就会变亮

那该怎么变暗呢？

我们只需要让gamma标量是负数，这样就可以减小每个像素点的值
每个像素点的值，都在接近0，所以就会变暗

由于课程中的代码只实现了增大亮度，我们改进一下，改成能够提高/降低亮度

static void on_light(int lightness, void* userdata) {

	Mat image = *((Mat*)(userdata));
	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());

	double light = lightness - 50.0;
	/*
		gamma范围变成[-50,50]
		这样我们就实现了增大/降低亮度，
	*/

	addWeighted(image, 1.0, m, 0, light, dst);

	imshow("亮度/对比度调整", dst);

}

具体代码如下：

完整代码#

main.cpp#

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "quickopencv.h"
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src = imread("C:/Users/LZQ/Desktop/lena.png"); //  B, G, R
	if (src.empty()) {
		printf("could not load image....\n");
		return -1;
	}

	imshow("输入窗口", src);

	QuickDemo qd;

	qd.tracking_bar_demo(src);
	
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

quickdemo.cpp#

static void on_track(int lightness, void* userdata) {

	Mat image = *((Mat*)(userdata));
	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());

	double light = lightness - 50.0;
	/*
		gamma范围变成[-50,50]
		这样我们就实现了增大/降低亮度，
	*/

	addWeighted(image, 1.0, m, 0, lightness, dst);

	imshow("亮度/对比度调整", dst);


}
static void on_contrast(int contrast, void* userdata) {

	Mat image = *((Mat*)(userdata));
	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());

	double contra = contrast / 100.0;
	/*
	这里的contrast初始值1 是一个[0,2]范围的数
	*/
	addWeighted(image, contra, m, 0, 0, dst);

	imshow("亮度/对比度调整", dst);

}

void QuickDemo::tracking_bar_demo(Mat& image) {

	namedWindow("亮度/对比度调整", WINDOW_AUTOSIZE);

	int lightness = 50;
	int max_light = 100;

	int contrast = 100;
	int max_contrast = 200;

	createTrackbar("Value Bar:", "亮度/对比度调整", &lightness, max_light, on_track, (void*)(&image));
	createTrackbar("Contrast Bar:", "亮度/对比度调整", &contrast, max_contrast, on_contrast, (void*)(&image));


}

quickdemo.h#

#pragma once
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

class QuickDemo {            //快速的演示文件 class类
public:

	void tracking_bar_demo(Mat& image);           //06

};

关于对比度的调整#

为什么会变黑？#

第一张图权重alpha，权重初始为1
第二张图权重beta，权重始终为0
第一张图的权重alpha变化时，当alpha从1.0→0，图像的每个像素点 * 这个变化alpha
这意味着第一张图的像素点的值在变小，在接近0，同时像素点之间的差值也在变小
因为最小就是0，最后每个像素点的值变成0，就变成了黑色

为什么会变白？#

第一张图的权重alpha变化时，当alpha从1.0→2.0，图像的每个像素点 * 这个变化alpha
这意味着第一张图的像素点的值在变大，接近255，同时像素点之间的差值也在变大
因为最大就是255，最后每个像素点的值变成255，就变成了白色

本课所用API查阅

creatTrackbar()#

TrackbarCallback()#

addWeighted()#

dst = src1*alpha + src2*beta + gamma;