【OpenCV入門教程之六】 創(chuàng)建Trackbar & 圖像對比度、亮度值調(diào)整

淺墨_毛星云 2014-03-18 21:43:18 103746 收藏 21 最后發(fā)布:2014-03-18 21:43:18首發(fā):2014-03-18 21:43:18 分類專欄： 【OpenCV】 【OpenCV】入門教程 文章標(biāo)簽： opencv vs2010 c++ 圖像處理 版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA 版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接：https://blog.csdn.net/zhmxy555/article/details/21479533 展開

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作者：毛星云（淺墨）????郵箱：?happylifemxy@163.com?

寫作當(dāng)前博文時配套使用的OpenCV版本： 2.4.8

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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(xì)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(xì)注釋的示例。

然后講解圖像的對比度、亮度值調(diào)整的細(xì)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。

依然是先放一張運行截圖：

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好了，下面正式開始我們的講解。

一、OpenCV中軌跡條（Trackbar）的創(chuàng)建和使用

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<1>創(chuàng)建軌跡條——createTrackbar函數(shù)詳解

createTrackbar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：

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C++: int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname,

int* value, int count, TrackbarCallback onChange=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(dá)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(rèn)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void 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(rèn)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)。

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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)），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。

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看完函數(shù)講解，先給大家一個函數(shù)使用小示例：

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//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）

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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，輪廓填充的程序。淺墨將其修改、代碼簡潔化和詳細(xì)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(xì)的講解。

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//-----------------------------------【頭文件包含部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所依賴的頭文件

//----------------------------------------------------------------------------------------------

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空間聲明部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所使用的命名空間

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

using namespace cv;

using namespace std;

//-----------------------------------【全局函數(shù)聲明部分】--------------------------------------

// 描述：全局函數(shù)聲明

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

Mat img;

int threshval = 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)

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

static void on_trackbar(int, void*)

{

Mat bw = threshval < 128 ? (img < threshval) : (img > threshval);

//定義點和向量

vector<vector<Point> > contours;

vector<Vec4i> hierarchy;

//查找輪廓

findContours( bw, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );

//初始化dst

Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);

//開始處理

if( !contours.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

int idx = 0;

for( ; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0] )

{

Scalar color( (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( "Connected Components", 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

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int main( )

{

system("color 5F");

//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( "Connected Components", 1 );

//創(chuàng)建軌跡條

createTrackbar( "Threshold", "Connected Components", &threshval, 255, on_trackbar );

on_trackbar(threshval, 0);//軌跡條回調(diào)函數(shù)

waitKey(0);

return 0;

}

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：

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createTrackbarDemo【 淺墨優(yōu)化&詳細(xì)注釋版】下載

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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。

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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。

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<2>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。

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C++: int getTrackbarPos(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。

?這部分大概就是這些了。馬不停蹄地向下一部分進發(fā)吧：）

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二、亮度和對比度調(diào)整的理論依據(jù)

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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

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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（pointoperators）。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）。

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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：

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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a>0）被稱為增益（gain），常常被用來控制圖像的對比度。
• 參數(shù)b通常被稱為偏置（bias），常常被用來控制圖像的亮度。

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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。

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三、關(guān)于訪問圖片中的像素

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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。

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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：

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//三個for循環(huán)，執(zhí)行運算 new_image(i,j) =a*image(i,j) + b

for(int y = 0; y < image.rows; y++ )

{

for(int x = 0; x < image.cols; x++ )

{

for(int c = 0; c < 3; c++ )

{

new_image.at<Vec3b>(y,x)[c]= saturate_cast<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(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<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（對應(yīng)0、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<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + g_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(xì)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：

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//-----------------------------------【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 Create by 淺墨

//------------------------------------------------------------------------------------------------

//-----------------------------------【頭文件包含部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所依賴的頭文件

//----------------------------------------------------------------------------------------------

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空間聲明部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所使用的命名空間

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

using namespace std;

using namespace cv;

//-----------------------------------【全局函數(shù)聲明部分】--------------------------------------

// 描述：全局函數(shù)聲明

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

static void ContrastAndBright(int, void *);

//-----------------------------------【全局變量聲明部分】--------------------------------------

// 描述：全局變量聲明

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int g_nContrastValue; //對比度值

int g_nBrightValue; //亮度值

Mat g_srcImage,g_dstImage;

//-----------------------------------【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

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int main( )

{

//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"); return false; }

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);

ContrastAndBright(g_nBrightValue,0);

//輸出一些幫助信息

cout<<endl<<"\t嗯。好了，請調(diào)整滾動條觀察圖像效果~\n\n"

<<"\t按下“q”鍵時，程序退出~!\n"

<<"\n\n\t\t\t\tby淺墨";

//按下“q”鍵時，程序退出

while(char(waitKey(1)) != 'q') {}

return0;

}

//-----------------------------【ContrastAndBright( )函數(shù)】------------------------------------

// 描述：改變圖像對比度和亮度值的回調(diào)函數(shù)

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

static void ContrastAndBright(int, void *)

{

//創(chuàng)建窗口

namedWindow("【原始圖窗口】", 1);

//三個for循環(huán)，執(zhí)行運算 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 );

}

}

}

//顯示圖像

imshow("【原始圖窗口】", g_srcImage);

imshow("【效果圖窗口】", g_dstImage);

}

最后看一下運行截圖，運行這個程序會得到兩個圖片顯示窗口。第一個為原圖窗口，第二個為效果圖窗口。在效果圖窗口中可以調(diào)節(jié)兩個軌跡條，來改變當(dāng)前圖片的對比度和亮度。

原圖：

可調(diào)節(jié)的效果圖：

本篇文章到這里就基本結(jié)束了，最后放出本篇文章配套示例程序的下載地址。

本篇文章的配套源代碼請點擊這里下載：

【淺墨OpenCV入門教程之六】配套源代碼下載

OK，本節(jié)的內(nèi)容大概就是這些，我們下篇文章見：）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的转载：【opencv入门教程之六】创建Trackbar图片对比度、亮度值调整的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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