今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(

学习如何在opencv 中用trackbar 函数创建和使用 轨迹条,以及图像对比度,亮度值的动态调整 一.OpenCV中轨迹条(Trackbar)的创建和使用 [1]创建轨迹条-----createTrackbar 函数详解 createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来方便,首先,它往往会和一个回调函数 配合起来使用,先看它的函数原型: ,); 第一个参数,const string&类型的trackbarname,表

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533 [OpenCV入门教程之六] 创建Trackbar & 图像对比度.亮度值调整 标签: opencvvs2010c++图像处理 2014-03-18 21:43 43189人阅读 评论(99) 收藏 举报  分类: [OpenCV](18)    目录(?)[+]   本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_

通过灰度线性映射增强图像对比度 Halcon中如何通过灰度线性映射增强图片对比度呢?不急,我先讲点其他的. 如果你用过Photoshop,那么想必对增强图像的对比度很熟悉.在Photoshop中,我们对下面这张图执行“色阶”调整: 执行“色阶”调整:可以观察到图片的对比度明显增强.(白的更白,黑的更黑了) 它的原理是这样的:将原图中灰度值小于55的点全部强制置为0,将灰度值高于140的点强制置为255,并且将55~140之间的色阶强行拓宽均匀映射到0~255之间,其效果是图像对比度增强了.如下图

##名称:图像对象度与对比度调整(由轨迹条分别控制对比度和亮度值) ##平台:QT5.7.1+opencv3.2.0 ##时间:2017年12月13日 /***********建立QT控制台程序************/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgpr

图像对比度调整可以由一个模块contrast adjustment 完成,参数有输入范围和输出范围,计算过程由以下公式决定 解释一下,当input<=low_in的时候输出的值是low_out+low_out;当low_in<input<high_in的时候输出的是low_out+;当input>high_in的时候输出的是low_out+high_out; 根据这个原理,做出了自己的simulink模块,如下 我用的图片是640*1024的,所以采样之后首先reshape成1维的

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.6图像对比度调整  2.6图像对比度调整函数 [函数名称] 图像对比度调整函数ContrastAdjustProcess(WriteableBitmap src, doublecontrastValue) [函数代码]        ///<summary>        /// Contrast adjust process.        ///</summary>        ///<param name=&qu

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 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. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_

关于对比度: 调节对比度直观感受是,高对比度的图像明暗关系更明显,色彩更鲜艳:低对比度的图像表面像是蒙上一层灰,色彩不鲜艳. 需求: 制作一个面板,一个滑动条,拖动滑动条可以修改目标图片的对比度. 资料参考: https://softwarebydefault.com/2013/04/20/image-contrast/ 界面滑动条两端的值是-30~30,默认处于中间位置0.已知目标图像的Bitmap数据. 修改Bitmap的对比度. 将修改之后的Bitmap重新赋值给界面Image控件显示.

本文用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当增量等于-255时,是图像对比度的下端极限,此时,图像RGB各分量都等于阈值,图像呈全灰色,灰

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 2014-04-11 13:47:27 标签:opencv 直方图 统计表 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种

1.空间滤波基础概念 1.空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波.空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜.核.模板和窗口)直接作用于图像本身完成类似的平滑. 2.空间滤波机理 对空间域中的每一点(x,y),重复如下操作: 对预先定义的以(x,y)为中心的领域内的像素进行预定义运算. 将(1)中运算的结果作为(x,y)点新的响应. 上

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

图像亮度与对比度的调整,是放在skimage包的exposure模块里面 1.gamma调整 原理:I=Ig 对原图像的像素,进行幂运算,得到新的像素值.公式中的g就是gamma值. 如果gamma>1, 新图像比原图像暗 如果gamma<1,新图像比原图像亮 函数格式为:skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1) gamma参数默认为1,原像不发生变化 . from skimage import data, exposure, img_as_f

直方图定义可参考这里.图像的直方图用来表示图像像素的统计信息,它统计了图像每一个通道(如果是多通道)中,每个像素的个数(比例). 计算直方图 OpenCV提供了直接计算直方图的函数 void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool

转自:http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html 一.自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术.和普通的直方图均衡算法不同,AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来来改变图像对比度.因此,该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节. 不过,AHE有过度

源地址:http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2575277.html 常用Photoshop的玩家都知道Unsharp Mask(USM)锐化,它是一种增强图像边缘的锐化算法,原理在此处,如果你想使用这个算法,强烈推荐看一下.本文进行一下简单的介绍,USM锐化一共分为三步,第一步生成原始图片src的模糊图片和高对比度图片,记为blur和contrast.第二,把src和blur作差,得到一张差分图片,记为diff,它就是下图

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸 就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几

1.掩膜(mask)概念 用选定的图像,图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程.用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板.光学图像处理中,掩模可以足胶片,滤光片等.掩模是由0和1组成的一个二进制图像.当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中.通过指定的数据值,数据范围,有限或无限值,感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模. 2.掩膜的作用 数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用