OpenCV学习笔记（四）创建Trackbar & 图像对比度、亮度值调整

本文主要内容
用createTrackbar函数创建和使用轨迹条；
获取当前轨迹条的位置——getTrackbarPos函数；
图像对比度、亮度值的动态调整；
中间涉及到怎样逐点读取Mat类型的图像的像素。

（一）创建轨迹条——createTrackbar函数详解

createTrackbar用来创建一个可以调整数值的轨迹条，并将轨迹条附加到指定的窗口上，使用起来很方便。它往往会和一个回调函数配合起来使用。

1、函数原型

int createTrackbar(conststring& trackbarname, //①轨迹条的名字，用来代表我们创建的轨迹条。conststring& winname, //②窗口的名字，表示这个轨迹条会依附到哪个窗口上，即对应namedWindow()创建窗口时填的某一个窗口名。int* value, //③一个指向整型的指针，表示滑块的位置。并且在创建时，滑块的初始位置就是该变量当前的值。int count, //④表示滑块可以达到的最大位置的值。PS:滑块最小的位置的值始终为0。TrackbarCallback onChange=0, //⑤默认值0。这是一个指向回调函数的指针，每次滑块位置改变时，这个函数都会进行回调。void* userdata=0 //⑥默认值0。这个参数是用户传给回调函数的数据，用来处理轨迹条事件。如果使用的第3个参数value实参是全局变量的话，完全可以不去管这个userdata参数。); 

2、功能

这个createTrackbar函数，为我们创建一个具有特定名称（第1个参数）和范围（第4个参数）的轨迹条（Trackbar，或者说是滑块范围控制工具），指定一个和轨迹条位置同步的变量（第4个参数）。而且要指定回调函数onChange（第5个参数），在轨迹条位置改变的时候来调用这个回调函数。并且我们知道，创建的轨迹条显示在指定的winname（第2个参数）所代表的窗口上。

3、回调函数

函数的原型必须为void XXXX(int,void*);
其中第一个参数是轨迹条的位置（整数值）；
第2个参数是用户数据（上面第6个参数）。
如果回调是NULL指针，表示没有回调函数的调用，仅第3个参数value有变化。

4、小栗子

//创建轨迹条  createTrackbar("对比度：", "【效果图窗口】",&g_nContrastValue,  300,ContrastAndBright );// g_nContrastValue为全局的整型变量，ContrastAndBright为回调函数的函数名（即指向函数地址的指针） 

（二）获取当前轨迹条的位置——getTrackbarPos函数

1、函数原型

int getTrackbarPos(conststring& trackbarname, //表示轨迹条的名字。conststring& winname //表示轨迹条的父窗口的名称。); 

2、功能

这个函数用于获取当前轨迹条的位置并返回。

（三）图像对比度、亮度调整的理论依据

首先介绍图像处理变换中比较简单的一种操作——点操作。
点操作有一个特点，仅仅根据输入像素值（有时可加上某些全局信息或参数），来计算相应的输出像素值。这类算子包括亮度（brightness）和对比度（contrast）调整，以及颜色校正（colorcorrection）和变换（transformations）。
最两种常用的点操作（或者说点算子），很显然，是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应亮度值的调节）。用公式表示出来就是这样：
g(x)=a*f(x)+b
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。

（四）访问图片中的像素（逐点）

这里的图像类型为Mat类型。
OpenCV中的图像存储模式为GBR。

先看代码：

    //三个for循环，执行运算 new_image(i,j) =a*image(i,j) + b      for(int y = 0; y < image.rows; y++ ) //行     {             for(int x = 0; x < image.cols; x++ )  //列           {                    for(int c = 0; c < 3; c++ )  //通道                  {                           new_image.at<Vec3b>(y,x)[c]= saturate_cast<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + g_nBrightValue );                    }             }      }  

image.at< Vec3b>(y,x)[c]
○ 其中，y是像素所在的行， x是像素所在的列， c是R、G、B（对应0、1、2）其中之一。
saturate_cast
○ 因为我们的运算结果可能超出像素取值范围（溢出），还可能是非整数（如果是浮点数的话），所以我们要用saturate_cast对结果进行转换，以确保它为有效值。
g_nContrastValue*0.01
○ 对比度取值为0.0到3.0的浮点值，但轨迹条一般取值为整数，所以在这里我们将其代表对比度值的g_nContrastValue参数设为0到300之间的整型，在最后的式子中乘以一个0.01，这样就可以完成轨迹条中300个不同取值的变化。

（五）大栗子

    //-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------      //  程序名称:：【OpenCV入门教程之四】 创建Trackbar&图像对比度、亮度值调整 配套博文源码      // VS2010版  OpenCV版本：2.4.8      //  2014年3月18 日 Create by 浅墨      //------------------------------------------------------------------------------------------------      //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------      //     描述：包含程序所依赖的头文件      //----------------------------------------------------------------------------------------------      #include <opencv2/core/core.hpp>      #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>      #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"      #include <iostream>      //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------      //     描述：包含程序所使用的命名空间      //-----------------------------------------------------------------------------------------------        using namespace std;      using namespace cv;      //-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------      //     描述：全局函数声明      //-----------------------------------------------------------------------------------------------      static void ContrastAndBright(int, void *);      //-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------      //     描述：全局变量声明      //-----------------------------------------------------------------------------------------------      int g_nContrastValue; //对比度值      int g_nBrightValue;  //亮度值      Mat g_srcImage,g_dstImage;      //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------      //     描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始      //-----------------------------------------------------------------------------------------------      int main(  )      {             //改变控制台前景色和背景色             system("color5F");              //读入用户提供的图像             g_srcImage= imread( "pic1.jpg");                    if(!g_srcImage.data ) { printf("Oh，no，读取g_srcImage图片错误~！\n"); return false; }             g_dstImage= Mat::zeros( g_srcImage.size(), g_srcImage.type() );             //设定对比度和亮度的初值             g_nContrastValue=80;             g_nBrightValue=80;             //创建窗口             namedWindow("【效果图窗口】", 1);             //创建轨迹条             createTrackbar("对比度：", "【效果图窗口】",&g_nContrastValue,300,ContrastAndBright );             createTrackbar("亮   度：","【效果图窗口】",&g_nBrightValue,200,ContrastAndBright );             //调用回调函数             ContrastAndBright(g_nContrastValue,0);             ContrastAndBright(g_nBrightValue,0);             //输出一些帮助信息             cout<<endl<<"\t嗯。好了，请调整滚动条观察图像效果~\n\n"                           <<"\t按下“q”键时，程序退出~!\n"                           <<"\n\n\t\t\t\tby浅墨";             //按下“q”键时，程序退出         while(char(waitKey(1)) != 'q') {}             return0;      }      //-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------------      //     描述：改变图像对比度和亮度值的回调函数      //-----------------------------------------------------------------------------------------------      static void ContrastAndBright(int, void *)      {             //创建窗口             namedWindow("【原始图窗口】", 1);             //三个for循环，执行运算 g_dstImage(i,j) =a*g_srcImage(i,j) + b             for(int y = 0; y < g_srcImage.rows; y++ )             {                    for(int x = 0; x < g_srcImage.cols; x++ )                    {                           for(int c = 0; c < 3; c++ )                           {                                  g_dstImage.at<Vec3b>(y,x)[c]= saturate_cast<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*(g_srcImage.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + g_nBrightValue );                           }                    }             }             //显示图像             imshow("【原始图窗口】", g_srcImage);             imshow("【效果图窗口】", g_dstImage);      }  

运行结果：

参考：
本系列文章是学习下列文章的笔记。
@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。
文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737
作者：毛星云（浅墨） 邮箱： [e-mail]