core核心模块--改变图像对比度和亮度

1.目的
（1）访问像素值
（2）用0初始化矩阵
（3）saturate_cast作用
（4）像素变换的内容

2.图像处理
一般来说，图像变换可以分为两种：点算子和临域算子
（1）点算子

PS:alpha为增益，beta为偏置。

（2）临域算子
临域算子是通过像素临域内的像素值来改变像素值，可以使用掩码操作（http://blog.csdn.net/nnuyi/article/details/72870532）

3.代码实现

(1)个人实现

void Convert(const Mat& src, Mat& result, double alpha, double beta){    int channels = src.channels();    int rows = src.rows;    int cols = src.cols;    result.create(src.size(), src.type());    for(int i = 0; i<rows; i++)        for(int j=0; j<cols; j++)            for(int k=0; k<channels; k++){                //saturate_cast<rtype>对计算结果进行转换，避免像素值超出单位                result.at<Vec3b>(i,j)[k] = saturate_cast<uchar>(alpha*src.at<Vec3b>(i,j)[k]+beta);            }}

(2)调用openCV API

    /**    convertTo函数参数解释：    result：结果矩阵    -1：目标矩阵类型，或者在当前通道数与源矩阵通道数相同的情况下的depth，如果为负数，则目标矩阵与源矩阵类型相同    alpha：增益（缩放倍数）    beta：偏置    */    src.convertTo(result, -1, alpha, beta);

(3)完整代码

#include<iostream>using namespace std;#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;void Convert(const Mat& src, Mat& result, double alpha, double beta){    int channels = src.channels();    int rows = src.rows;    int cols = src.cols;    result.create(src.size(), src.type());    for(int i = 0; i<rows; i++)        for(int j=0; j<cols; j++)            for(int k=0; k<channels; k++){                //saturate_cast<rtype>对计算结果进行转换，避免像素值超出单位                result.at<Vec3b>(i,j)[k] = saturate_cast<uchar>(alpha*src.at<Vec3b>(i,j)[k]+beta);            }}int main(int argc, char** argv){    cout << argc << endl;    if(argc < 2){        cout << "more parameters are required!!!" << endl;        return(-1);    }    double alpha,beta;    cout << "Input alpha:" << endl;    cin >> alpha;    cout << "Input beta:" << endl;    cin >> beta;    Mat src = imread(argv[1]);    if(!src.data){        cout << "error to read image!!!" << endl;        return(-1);    }    /*    convertTo函数参数解释：    result：结果矩阵    -1：目标矩阵类型，或者在当前通道数与源矩阵通道数相同的情况下的depth，如果为负数，则目标矩阵与源矩阵类型相同    alpha：增益（缩放倍数）    beta：偏置    Mat result = Mat::zeros(src.size(), src.type());    src.convertTo(result, -1, alpha, beta);    */    Mat result;    Convert(src, result, alpha, beta);    namedWindow("original image");    imshow("original image", src);    namedWindow("new image");    imshow("new image", result);    waitKey(0);    return(0);}

参考文献
1.http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/basic_linear_transform/basic_linear_transform.html#basic-linear-transform