图像算法（伽马变换）

伽马变换（Gamma Correction）是一种常用于图像处理的非线性变换方法，用于调整图像的亮度。伽马变换的主要目的是对图像的像素值进行幂函数变换，以改变图像的对比度和亮度。

伽马变换的数学表达式为：

$I_{(out)}(x,y)=I_{in}(x,y)^{\gamma}$

其中：

• $I_{(out)}(x,y)$ 是变换后的图像像素值。
• $I_{in}(x,y)^{\gamma}$ 是原始图像像素值。
• $γ$ 是伽马值，通常取正实数。当 $γ>1$ 时，图像的亮度会降低；当 $0<\gamma<1$ 时，图像的亮度会增加。

在OpenCV中，可以使用以下方式进行伽马变换：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 设置伽马值
    double gamma = 1.5;

    // 进行伽马变换
    cv::Mat gamma_corrected;
    cv::pow(image, gamma, gamma_corrected);

    // 显示原始图像和伽马变换后的图像
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("Gamma Corrected Image", gamma_corrected);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上述代码中，cv::pow() 函数用于对图像进行伽马变换，其中 image 是原始图像，gamma 是伽马值。变换后的图像 gamma_corrected 将具有调整过的亮度。你可以尝试不同的伽马值以观察其对图像的影响。伽马变换常用于校正显示器的亮度响应，或者在图像处理中调整图像的对比度。