六、創(chuàng)建trackbar圖像對比度、亮度值調(diào)整

1、【OpenCV入門六】創(chuàng)建Trackbar &圖像對比度亮度值調(diào)整這篇文章中我們一起學(xué)習(xí)了如何在OpenCV中用createTrackbar函數(shù)創(chuàng)建和使用軌跡條，以及圖像對比度、亮度值的動態(tài)調(diào)整。文章首先詳細講解了OpenCV2.0中的新版創(chuàng)建軌跡條的函數(shù)createTrackbar，并給上一個詳細注釋的示例。然后講解圖像的對比度、亮度值調(diào)整的細節(jié)，最后放出了一個利用createTrackbar函數(shù)創(chuàng)建軌跡條來輔助進行圖像對比度、亮度值調(diào)整的程序源碼。好了，下面正式開始我們的講解。1、 OpenCV中軌跡條（Trackbar）的創(chuàng)建和使用創(chuàng)建軌跡條createTrackbar函數(shù)詳解creat

2、eTrackbar這個函數(shù)我們以后會經(jīng)常用到，它創(chuàng)建一個可以調(diào)整數(shù)值的軌跡條，并將軌跡條附加到指定的窗口上，使用起來很方便。首先大家要記住，它往往會和一個回調(diào)函數(shù)配合起來使用。先看下他的函數(shù)原型：cppview plaincopyprint?C+:intcreateTrackbar(conststring&trackbarname,conststring&winname, int*value,intcount,TrackbarCallbackonChange=0,void*userdata=0);第一個參數(shù)，const string&類型的trackbarname，表示軌跡條的名字，用來代表我

3、們創(chuàng)建的軌跡條。第二個參數(shù)，const string&類型的winname，填窗口的名字，表示這個軌跡條會依附到哪個窗口上，即對應(yīng)namedWindow（）創(chuàng)建窗口時填的某一個窗口名。第三個參數(shù)，int* 類型的value，一個指向整型的指針，表示滑塊的位置。并且在創(chuàng)建時，滑塊的初始位置就是該變量當(dāng)前的值。第四個參數(shù)，int類型的count，表示滑塊可以達到的最大位置的值。PS:滑塊最小的位置的值始終為0。第五個參數(shù)，TrackbarCallback類型的onChange，首先注意他有默認值0。這是一個指向回調(diào)函數(shù)的指針，每次滑塊位置改變時，這個函數(shù)都會進行回調(diào)。并且這個函數(shù)的原型必須為voi

4、d XXXX(int,void*);其中第一個參數(shù)是軌跡條的位置，第二個參數(shù)是用戶數(shù)據(jù)（看下面的第六個參數(shù)）。如果回調(diào)是NULL指針，表示沒有回調(diào)函數(shù)的調(diào)用，僅第三個參數(shù)value有變化。第六個參數(shù)，void*類型的userdata，他也有默認值0。這個參數(shù)是用戶傳給回調(diào)函數(shù)的數(shù)據(jù)，用來處理軌跡條事件。如果使用的第三個參數(shù)value實參是全局變量的話，完全可以不去管這個userdata參數(shù)。這個createTrackbar函數(shù)，為我們創(chuàng)建一個具有特定名稱和范圍的軌跡條（Trackbar，或者說是滑塊范圍控制工具），指定一個和軌跡條位置同步的變量。而且要指定回調(diào)函數(shù)onChange（第五個參數(shù)）

5、，在軌跡條位置改變的時候來調(diào)用這個回調(diào)函數(shù)。并且我們知道，創(chuàng)建的軌跡條顯示在指定的winname（第二個參數(shù)）所代表的窗口上?？赐旰瘮?shù)講解，先給大家一個函數(shù)使用小示例： cppview plaincopyprint?/創(chuàng)建軌跡條 createTrackbar(對比度：,【效果圖窗口】,&g_nContrastValue,300,ContrastAndBright);/g_nContrastValue為全局的整型變量，ContrastAndBright為回調(diào)函數(shù)的函數(shù)名（即指向函數(shù)地址的指針）然給大家一個完整的使用示例。這是OpenCV官方的sample示例程序，一個演示了用軌跡條來控制輪廓檢測

6、，輪廓填充的程序。淺墨將其修改、代碼簡潔化和詳細注釋，放出來供大家消化研習(xí)。稍后更新的博文會有關(guān)于輪廓檢測更詳細的講解。cppview plaincopyprint?/-【頭文件包含部分】-/描述：包含程序所依賴的頭文件/-#includeopencv2/imgproc/imgproc.hpp#includeopencv2/highgui/highgui.hpp#include/-【命名空間聲明部分】-/描述：包含程序所使用的命名空間/-usingnamespacecv;usingnamespacestd;/-【全局函數(shù)聲明部分】-/描述：全局函數(shù)聲明/-Matimg;intthreshval

7、=160;/軌跡條滑塊對應(yīng)的值，給初值160/-【on_trackbar()函數(shù)】-/描述：軌跡條的回調(diào)函數(shù)/-staticvoidon_trackbar(int,void*)Matbw=threshval128?(imgthreshval);/定義點和向量vectorvectorcontours;vectorhierarchy;/查找輪廓findContours(bw,contours,hierarchy,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);/初始化dstMatdst=Mat:zeros(img.size(),CV_8UC3);/開始處理if(!con

8、tours.empty()&!hierarchy.empty()/遍歷所有頂層輪廓，隨機生成顏色值繪制給各連接組成部分intidx=0;for(;idx=0;idx=hierarchyidx0)Scalarcolor(rand()&255),(rand()&255),(rand()&255);/繪制填充輪廓drawContours(dst,contours,idx,color,CV_FILLED,8,hierarchy);/顯示窗口imshow(ConnectedComponents,dst);/-【main()函數(shù)】-/描述：控制臺應(yīng)用程序的入口函數(shù)，我們的程序從這里開始/-intmain(

9、)system(color5F);/載入圖片img=imread(1.jpg,0);if(!img.data)printf(Oh，no，讀取img圖片文件錯誤！n);return-1;/顯示原圖namedWindow(Image,1);imshow(Image,img);/創(chuàng)建處理窗口namedWindow(ConnectedComponents,1);/創(chuàng)建軌跡條createTrackbar(Threshold,ConnectedComponents,&threshval,255,on_trackbar);on_trackbar(threshval,0);/軌跡條回調(diào)函數(shù)waitKey(0)

10、;return0;原圖：運行效果圖：拖動滾動條，改變threshval（閾值）的值，得到效果迥異的圖片：想要下載這個程序源工程的童鞋請點擊這里：createTrackbarDemo【 淺墨優(yōu)化&詳細注釋版】下載另外，在OpenCV路徑opencv_source_code/samples/cpp/connected_components.cpp下，可以找到原版的官方代碼。接著順便講一個配合createTrackbar使用的函數(shù)，用于獲取當(dāng)前軌跡條的位置的getTrackbarPos函數(shù)吧。獲取當(dāng)前軌跡條的位置getTrackbarPos函數(shù)這個函數(shù)用于獲取當(dāng)前軌跡條的位置并返回。cppview

11、plaincopyprint?C+:intgetTrackbarPos(conststring&trackbarname,conststring&winname);第一個參數(shù)，const string&類型的trackbarname，表示軌跡條的名字。第二個參數(shù)，const string&類型的winname，表示軌跡條的父窗口的名稱。二、亮度和對比度調(diào)整的理論依據(jù)首先我們給出算子的概念。一般的圖像處理算子都是一個函數(shù)，它接受一個或多個輸入圖像，并產(chǎn)生輸出圖像。下式給出了算子的一般形式：或者今天我們所講解的圖像亮度和對比度的調(diào)整操作，其實屬于圖像處理變換中比較簡單的一種點操作（pointope

12、rators）。點操作有一個特點，僅僅根據(jù)輸入像素值（有時可加上某些全局信息或參數(shù)），來計算相應(yīng)的輸出像素值。這類算子包括亮度（brightness）和對比度（contrast）調(diào)整，以及顏色校正（colorcorrection）和變換（transformations）。最兩種常用的點操作（或者說點算子），很顯然，是乘上一個常數(shù)（對應(yīng)對比度的調(diào)節(jié)）以及加上一個常數(shù)（對應(yīng)亮度值的調(diào)節(jié)）。用公式表示出來就是這樣：看到這個式子，我們關(guān)于圖像亮度和對比度調(diào)整的策略就呼之欲出了。其中：參數(shù)f(x)表示源圖像像素。參數(shù)g(x) 表示輸出圖像像素。參數(shù)a（需要滿足a0）被稱為增益（gain），常常被用來控制

13、圖像的對比度。參數(shù)b通常被稱為偏置（bias），常常被用來控制圖像的亮度。而更近一步，我們這樣改寫這個式子：其中，i和j表示像素位于第i行和第j列 。那么，這個式子就可以用來作為我們在OpenCV中控制圖像的亮度和對比度的理論公式了。三、關(guān)于訪問圖片中的像素訪問圖片中的像素有很多種方式，以后有機會淺墨會用個專題來講解。目前我們可以先了解下面的這一種。而為了執(zhí)行 這個運算，我們需要訪問圖像的每一個像素。因為是對GBR圖像進行運算，每個像素有三個值（G、B、R），所以我們必須分別訪問它們（PS:OpenCV中的圖像存儲模式為GBR）。以下是訪問像素的代碼片段，三個for循環(huán)解決問題：cppview

14、 plaincopyprint?/三個for循環(huán)，執(zhí)行運算new_image(i,j)=a*image(i,j)+bfor(inty=0;yimage.rows;y+)for(intx=0;ximage.cols;x+)for(intc=0;c3;c+)new_image.at(y,x)c=saturate_cast(g_nContrastValue*0.01)*(image.at(y,x)c)+g_nBrightValue);讓我們分三個方面進行講解：為了訪問圖像的每一個像素，我們使用這樣的語法：image.at(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（對應(yīng)0、

15、1、2）其中之一。因為我們的運算結(jié)果可能超出像素取值范圍（溢出），還可能是非整數(shù)（如果是浮點數(shù)的話），所以我們要用saturate_cast對結(jié)果進行轉(zhuǎn)換，以確保它為有效值。這里的a也就是對比度，一般為了觀察的效果，取值為0.0到3.0的浮點值，但是我們的軌跡條一般取值都會整數(shù)，所以在這里我們可以，將其代表對比度值的nContrastValue參數(shù)設(shè)為0到300之間的整型，在最后的式子中乘以一個0.01，這樣就可以完成軌跡條中300個不同取值的變化。所以在式子中，我們會看到saturate_cast( (g_nContrastValue*0.01)*(image.at(y,x)c ) + g_

16、nBrightValue )中的g_nContrastValue*0.01。四、圖像對比度、亮度值調(diào)整示例程序依然是每篇文章都會配給大家的一個詳細注釋的博文配套示例程序，把這篇文章中介紹的知識點以代碼為載體，展現(xiàn)給大家。這個示例程序用兩個軌跡條分別控制對比度和亮度值，有一定的可玩性。廢話不多說，上代碼吧：cppview plaincopyprint?/-【程序說明】-/程序名稱:：【OpenCV入門教程之四】創(chuàng)建Trackbar&圖像對比度、亮度值調(diào)整配套博文源碼/VS2010版OpenCV版本：2.4.8/2014年3月18日Createby淺墨/-/-【頭文件包含部分】-/描述：包含程序所

17、依賴的頭文件/-#include#include#includeopencv2/imgproc/imgproc.hpp#include/-【命名空間聲明部分】-/描述：包含程序所使用的命名空間/-usingnamespacestd;usingnamespacecv;/-【全局函數(shù)聲明部分】-/描述：全局函數(shù)聲明/-staticvoidContrastAndBright(int,void*);/-【全局變量聲明部分】-/描述：全局變量聲明/-intg_nContrastValue;/對比度值intg_nBrightValue;/亮度值Matg_srcImage,g_dstImage;/-【mai

18、n()函數(shù)】-/描述：控制臺應(yīng)用程序的入口函數(shù)，我們的程序從這里開始/-intmain()/改變控制臺前景色和背景色system(color5F);/讀入用戶提供的圖像g_srcImage=imread(pic1.jpg);if(!g_srcImage.data)printf(Oh，no，讀取g_srcImage圖片錯誤！n);returnfalse;g_dstImage=Mat:zeros(g_srcImage.size(),g_srcImage.type();/設(shè)定對比度和亮度的初值g_nContrastValue=80;g_nBrightValue=80;/創(chuàng)建窗口namedWindow(【效果圖窗口】,1);/創(chuàng)建軌跡條createTrackbar(對比度：,【效果圖窗口】,&g_nContrastValue,300,ContrastAndBright);createTrackbar(亮度：,【效果圖窗口】,&g_nBrightValue,200,ContrastAndBright);/調(diào)用回調(diào)函數(shù)ContrastAndBright(g_nContrastValue,0);