在http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2011/11/13/2247614.html 一文中,作者给出了“自动对比度”的实现方法,非常nice

实际实现过程中,我发现文中有 “Dim HistRed(255)”这样的定义。一般来说,通道是0-255一个256阶的吧,如果不是语法的不同,应该是一个bug.

另附上opencv的实现代码,dirty code,欢迎有人优化!

Mat autocontrost(Mat matface)
{
//进行自动对比度校正
double HistRed[]={};
double HistGreen[]={};
double HistBlue[]={};
int bluemap[]={};
int redmap[]={};
int greenmap[]={}; double dlowcut = 0.1;
double dhighcut = 0.1;
for (int i=;i<matface.rows;i++)
{
for (int j=;j<matface.cols;j++)
{
int iblue =matface.at<Vec3b>(i,j)[];
int igreen=matface.at<Vec3b>(i,j)[];
int ired =matface.at<Vec3b>(i,j)[];
HistBlue[iblue]++;
HistGreen[igreen]++;
HistRed[ired]++;
}
}
int PixelAmount = matface.rows*matface.cols;
int isum = ;
// blue
int iminblue=;int imaxblue=;
for (int y = ;y<;y++)//这两个操作我基本能够了解了
{
isum= isum+HistBlue[y];
if (isum>=PixelAmount*dlowcut*0.01)
{
iminblue = y;
break;
}
}
isum = ;
for (int y=;y>=;y--)
{
isum=isum+HistBlue[y];
if (isum>=PixelAmount*dhighcut*0.01)
{
imaxblue=y;
break;
}
}
//red
isum=;
int iminred=;int imaxred=;
for (int y = ;y<;y++)//这两个操作我基本能够了解了
{
isum= isum+HistRed[y];
if (isum>=PixelAmount*dlowcut*0.01)
{
iminred = y;
break;
}
}
isum = ;
for (int y=;y>=;y--)
{
isum=isum+HistRed[y];
if (isum>=PixelAmount*dhighcut*0.01)
{
imaxred=y;
break;
}
}
//green
isum=;
int imingreen=;int imaxgreen=;
for (int y = ;y<;y++)//这两个操作我基本能够了解了
{
isum= isum+HistGreen[y];
if (isum>=PixelAmount*dlowcut*0.01)
{
imingreen = y;
break;
}
}
isum = ;
for (int y=;y>=;y--)
{
isum=isum+HistGreen[y];
if (isum>=PixelAmount*dhighcut*0.01)
{
imaxgreen=y;
break;
}
}
/////////自动色阶
//自动对比度
int imin = ;int imax =;
if (imin>iminblue)
imin = iminblue;
if (imin>iminred)
imin = iminred;
if (imin>imingreen)
imin = imingreen;
iminblue = imin ;
imingreen=imin;
iminred = imin ;
if (imax<imaxblue)
imax = imaxblue;
if (imax<imaxgreen)
imax =imaxgreen;
if (imax<imaxred)
imax =imaxred;
imaxred = imax;
imaxgreen = imax;
imaxblue=imax;
/////////////////
//blue
for (int y=;y<;y++)
{
if (y<=iminblue)
{
bluemap[y]=;
}
else
{
if (y>imaxblue)
{
bluemap[y]=;
}
else
{
// BlueMap(Y) = (Y - MinBlue) / (MaxBlue - MinBlue) * 255 '线性隐射
float ftmp = (float)(y-iminblue)/(imaxblue-iminblue);
bluemap[y]=(int)(ftmp*);
}
} }
//red
for (int y=;y<;y++)
{
if (y<=iminred)
{
redmap[y]=;
}
else
{
if (y>imaxred)
{
redmap[y]=;
}
else
{
// BlueMap(Y) = (Y - MinBlue) / (MaxBlue - MinBlue) * 255 '线性隐射
float ftmp = (float)(y-iminred)/(imaxred-iminred);
redmap[y]=(int)(ftmp*);
}
} }
//green
for (int y=;y<;y++)
{
if (y<=imingreen)
{
greenmap[y]=;
}
else
{
if (y>imaxgreen)
{
greenmap[y]=;
}
else
{
// BlueMap(Y) = (Y - MinBlue) / (MaxBlue - MinBlue) * 255 '线性隐射
float ftmp = (float)(y-imingreen)/(imaxgreen-imingreen);
greenmap[y]=(int)(ftmp*);
}
} }
//查表
for (int i=;i<matface.rows;i++)
{
for (int j=;j<matface.cols;j++)
{
matface.at<Vec3b>(i,j)[]=bluemap[matface.at<Vec3b>(i,j)[]];
matface.at<Vec3b>(i,j)[]=greenmap[matface.at<Vec3b>(i,j)[]];
matface.at<Vec3b>(i,j)[]=redmap[matface.at<Vec3b>(i,j)[]];
}
}
return matface;
}

自动对比度的opencv实现的更多相关文章

  1. opencv在图像显示中文

    在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <op ...

  2. opencv中Mat与IplImage,CVMat类型之间转换

    opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型 ...

  3. opencv源码:cascadedetect

    级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( ...

  4. 基于OpenCV的车辆检测与追踪的实现

    最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大 ...

  5. OpenCV人脸识别Eigen算法源码分析

    1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本 ...

  6. OpenCV人脸识别LBPH算法源码分析

    1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻 ...

  7. OpenCV模板匹配算法详解

    1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV ...

  8. android studio 使用 jni 编译 opencv 完整实例 之 图像边缘检测!从此在andrid中自由使用 图像匹配、识别、检测

    目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/lin ...

  9. 海康网络摄像机YV12转换为BGR,由opencv Mat显示 (转)

    我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格 ...

随机推荐

  1. 2018牛客网暑期ACM多校训练营(第三场) H - Shuffle Cards - [splay伸展树][区间移动][区间反转]

    题目链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/141/C 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K ...

  2. 卸载重装ArcGIS Enterprise 注意事项

    ArcGIS Enterprise ,通俗的讲,即“ArcGIS Server 10.5+ 版本” 强烈建议参考文档: windows环境安装ArcGIS Enterprise ,http://zhi ...

  3. nginx分区域名转发 tp5域名分目录配置

    需求 本来我们一般情况下都是域名abc.com解析到网站的根目录/root/public这种.但是客户突然提出了一个奇葩的需求,客户要求以后可能网站会增多,需要增加分区的功能,比如abc.com/wh ...

  4. jquery表格展示

    用bootstrap设计一个弹框,然后在弹框里面生成表格 <html> <head> <link rel="stylesheet" href=&quo ...

  5. CH0201 费解的开关 枚举

    正解:枚举 解题报告: 入门傻逼题,思维难度不高代码量极小,非常适合上手 然后傻逼的我第二次看这道题的时候依然没想到解法:D 没有办法,就想着写个笔记好歹记录一下以后多复习几次就记着了趴qwq 就是, ...

  6. Servlet----------用servlet写一个“网站访问量统计“的小案例

    package cn.example; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import javax.servlet.Ser ...

  7. 常用python包(依赖)Ubuntu下

    amqp==1.4.9anyjson==0.3.3apturl==0.5.2beautifulsoup4==4.4.1billiard==3.3.0.23blinker==1.3Brlapi==0.6 ...

  8. cookie与session的比较

    首先来说一下什么是cookie:cookie是Web服务器保存在客户端的一系列文本信息: cookie的作用大致有三点:对特定对象的追踪,统计网页浏览次数,简化登陆. 它的安全性能是比较差的,容易泄露 ...

  9. 007-jdk1.6版本新特性

    一.JDK1.6 名称:Mustang(野马) 发布日期:2006-04 新特性: 1.1.AWT新增加了两个类:Desktop和SystemTray[忽略] 前者可以用来打开系统默认浏览器浏览指定的 ...

  10. Python安装sqlite3

    今天使用PYthon时,发现错误 ImportError: No module named sqlite 这是因为缺少 SQLITE3的缘故. 下面分享一下解决此问题的方法步骤: 1. 查看是Pyth ...