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前言
数字图像处理c++ opencv（VS2019 opencv4.53）持续更新
一、灰度变换
灰度变换原理：利用变换函数T将原图像素灰度值r映射为像素值s。
s = T ( r ) s=T( r )s =T (r )
1.灰度反转
灰度反转：将亮暗对调，可以增强图像暗色区域中的细节.
s = L − 1 − r s=L-1-r s =L −1 −r
L为图像灰度级。
代码如下（示例）：
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat image1, output_image, image1_gray;
image1 = imread("lena.png");
if (image1.empty())
{
cout << "读取错误" << endl;
return -1;
}
cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY);
imshow(" image1_gray", image1_gray);
output_image = image1_gray.clone();
for (int i = 0; i < image1_gray.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < image1_gray.cols; j++)
{
output_image.at<uchar>(i, j) = 255 - image1_gray.at<uchar>(i, j);
}
}
imshow(" output_image", output_image);
waitKey(0);
return 0;
}
结果：
2.对数变换
对数变换：扩展图像中的暗像素值，压缩高灰度值。
s = c l o g ( 1 + r ) s=clog(1+r)s =c l o g (1 +r )
代码如下（示例）：
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat image1, output_image, image1_gray;
image1 = imread("lena.png");
if (image1.empty())
{
cout << "读取错误" << endl;
return -1;
}
cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY);
imshow(" image1_gray", image1_gray);
output_image = image1_gray.clone();
for (int i = 0; i < image1_gray.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < image1_gray.cols; j++)
{
output_image.at<uchar>(i, j) =6*log((double)(image1_gray.at<uchar>(i, j))+1);
}
}
normalize(output_image, output_image, 0, 255, NORM_MINMAX);
convertScaleAbs(output_image, output_image);
imshow(" output_image", output_image);
waitKey(0);
return 0;
}
结果：
3.冥律（伽马）变换
冥律变换与对数变换类似：
s = c ∗ r γ s=c*r^γs =c ∗r γ
代码如下（示例）：
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat image1, output_image, image1_gray;
image1 = imread("lena.png");
if (image1.empty())
{
cout << "读取错误" << endl;
return -1;
}
cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY);
imshow(" image1_gray", image1_gray);
output_image = image1_gray.clone();
for (int i = 0; i < image1_gray.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < image1_gray.cols; j++)
{
output_image.at<uchar>(i, j) =6*pow((double)image1_gray.at<uchar>(i, j),0.5);
}
}
normalize(output_image, output_image, 0, 255, NORM_MINMAX);
convertScaleAbs(output_image, output_image);
imshow(" output_image", output_image);
waitKey(0);
return 0;
}
结果：
二、opencv函数笔记
1.cvtColor函数
cvtColor函数是一个颜色空间转换函数，常用的如实现RGB，HSV，HSI，灰度图之间的转换。
用法：如RGB转换为灰度图像
cvtColor(image_RGB, image_gray, COLOR_BGR2GRAY);
第一个参数为转换前的图像，第二个为转换后的图像，第三个为转换类型，常见的转换类型有：
（1）RGB–灰度：COLOR_BGR2GRAY
（2）灰度–RGB：COLOR_GRAY2BGR
（3）RGB–HSV：COLOR_BGR2HSV
（4）HSV–RGB：COLOR_HSV2BGR
2.normalize函数
normalize函数为归一化函数，可以将数据转换到一个规定大小的范围内。如上面将0~1的double类型转到0-255：
normalize(output_image, output_image, 0, 255, NORM_MINMAX);
其中第一个参数为输入数据，第二个参数为输出数据，第三个和第四个为限定的范围，前面为最小值，后面为最大值，最后一个参数为转换方法，图像处理中一般用NORM_MINMAX。
3.convertScaleAbs函数
convertScaleAbs函数可以用来做快速增强运算，在这里作用是将数据类型转换为CV_8U。
convertScaleAbs(output_image, output_image);
做增强运算时：
convertScaleAbs(input_image, output_image, a, b);
Original: https://blog.csdn.net/qq_44785013/article/details/120181226
Author: 刘燚
Title: c++ opencv 图像处理：灰度变换（灰度反转，对数变换，冥律（伽马）变换）
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