如何用OpenCV实现图像的灰度线性变换操作？

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本示例为Opencv实现图像灰度线性变换的整体代码，供大家参考。具体内容如下：

通过图像灰度线性变换，可以提升图像对比度和亮度。原图像为src，目标图像为dst，公式如下：dst(x,y)=* src(x)

pythonimport cv2

读取图像src=cv2.imread('src.jpg')dst=cv2.imread('dst.jpg')

转换为灰度图像gray=cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

线性变换参数alpha=1.5 # 亮度调整系数beta=50 # 对比度调整系数

灰度线性变换transformed=cv2.convertScaleAbs(gray, alpha=alpha, beta=beta)

显示结果cv2.imshow('Original', src)cv2.imshow('Transformed', transformed)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

本文实例为大家分享了Opencv实现图像灰度线性变换的具体代码，供大家参考，具体内容如下

通过图像灰度线性变换提高图像对比度和亮度,原图像为src，目标图像为dst，则dst(x,y)=* src(x,y) +。

不仅对单通道图像可以做灰度线性变换，对三通道图像同样可以。

#include<opencv2/opencv.hpp>; #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src,dst; src = imread("1.jpg"); if (!src.data) { cout << "could not load image" << endl; return -1; } namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input", src); int rows = src.rows; int cols = src.cols; float alpha = 1.2, beta = 10; dst = Mat::zeros(src.size(), src.type()); for (int row = 0; row < rows; row++) { for (int col = 0; col < cols; col++) { if (src.channels() == 3) { int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0]; int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1]; int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2]; dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>((alpha*b + beta)); dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>((alpha*g + beta)); dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>((alpha*r + beta)); } else if(src.channels()==1){ int v = src.at<uchar>(row, col); dst.at<uchar>(row, col) = saturate_cast<uchar>(alpha*v + beta); } } } namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("output", dst); waitKey(0); return 0; }

运行结果如下：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持自由互联。