1、理论依据
算子：图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。算子的一般形式：
g
(
x
)
=
h
(
f
(
x
)
)
或
者
g
(
x
)
=
h
(
f
0
(
x
)
.
.
.
.
.
f
n
(
x
)
)
g(x)=h(f(x))或者g(x)=h(f0(x).....fn(x))
g(x)=h(f(x))或者g(x)=h(f0(x).....fn(x))
说明：图像亮度和对比度的调整操作，其实属于图像处理变换中比较简单的一种——点操作(pointoperators)。点操作有一个特点：仅仅根据输入像素值（有时可以加上某些全局信息或参数），来计算相应的输出像素值。这类算子包括亮度(brightness)和对比度(contrast)调整、颜色校正(colorcorrection)和
变换(transformations)。
两种最常用的点操作（点算子）是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应亮度值的调节）。公式如下：
g
(
x
)
=
a
?
f
(
x
)
+
b
g(x)=a*f(x)+b
g(x)=a?f(x)+b
- 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。
同样，可以修改： i和j表示像素位于第i行和第j列。
g
(
i
,
j
)
=
a
?
f
(
i
,
j
)
+
b
g(i,j)=a*f(i,j)+b
g(i,j)=a?f(i,j)+b
2、访问图片中的像素
执行如下运算：
g
(
i
,
j
)
=
a
?
f
(
i
,
j
)
+
b
g(i,j)=a*f(i,j)+b
g(i,j)=a?f(i,j)+b
需要访问图像中的每一个像素。因为是对BGR图像进行运算，每个像素有三个值B、G、R，所以分别访问它们的代码是使用三个for循环：
//三个for循环，执行运算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);
}
}
}
讲解：
- 为了访问图像的每一个像素，使用这样的语法：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（对应0、1、2）
- 因为运算结果可能会超出像素的取值范围（溢出），还有可能是非整数（浮点数），所以要用saturate_cast对结果进行转换，以确保它为有效值。
- 这里的a也就是对比度，一般为了观察的效果，它的取值为0.0到3.0的浮点值，但是轨迹条一般取值都为整数，因此在这里我们可以将其代表对比度的值nContrastValue参数设为0-300之间的整型，在后面乘0.01，这样就完成了轨迹条中300个不同取值的变化。
3、示例程序：图像的对比度、亮度调整
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
//全局函数声明
static void on_COntrastAndBright(int, void *);
static void ShowHelpText();
//全局变量声明
int g_nContrastValue;//对比度值
int g_nBrightValue;//亮度值
Mat g_srcImage, g_dstImage;
int main()
{
//1、读取输入函数
g_srcImage = imread("D:\\dong.jpg");
if (!g_srcImage.data)
{
printf("读取图片错误\n");
return false;
}
//返回指定的大小和类型的零数组。
g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());
//2、设定对比度和亮度的初值
g_nBrightValue = 80;//亮度
g_nContrastValue = 80;//对比度
//3、创建效果图窗口
namedWindow("【效果图窗口】", 1);
//4、创建轨迹条
createTrackbar("对比度：", "【效果图窗口】", &g_nContrastValue, 300, on_COntrastAndBright);
createTrackbar("亮 度：", "【效果图窗口】", &g_nBrightValue, 300, on_COntrastAndBright);
//5、进行回调函数初始化
on_COntrastAndBright(g_nContrastValue, 0);
on_COntrastAndBright(g_nBrightValue, 0);
//6、按下“q”键时，程序退出
while(char(waitKey(1))!='q'){}
return 0;
}
//改变图像对比度和亮度值的回调函数
static void on_COntrastAndBright(int, void *)
{
//创建窗口
namedWindow("【原始窗口】", 1);
//三个for循环，执行运算new_image(i,j)=a*image(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);
}
}
}
//显示图像
imshow("【原始图窗口】", g_srcImage);
imshow("【效果图窗口】", g_dstImage);
}
补充：学习createTrackbar的使用方法及步骤
createTrackbar是Opencv中的API，其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果。具体定义如下：
createTrackbar(const string& trackbarname,const string& winname,int* value,int count,void * userData);
//示例
createTrackbar("对比度：", "【效果图窗口】", &g_nContrastValue, 300, on_COntrastAndBright);
- 参数一：trackbarname：滑动空间的名称；
- 参数二：winname：滑动空间用于依附的图像窗口的名称；
- 参数三：value：初始化阈值；
- 参数四：count：滑动控件的刻度范围；
- 参数五：TrackbarCallback是回调函数；