OpenCV圖像處理

OpenCV實現圖像的灰度化->二值化->Canny邊緣檢測以及對比度（Contrast）和亮度（Brightness）值調整

圖像灰度化：簡單的來講就是使R,G,B value在閾值[0，255]間取得相同的值，總共有256個等級，黑白兩種顏色其實能夠當作是灰度化處於兩個極端時的情形，中間254個等級分別表明灰度化的程度（淺深）。

圖像二值化：簡單的來講就是將圖像上的像素點的灰度值設置爲（0，0，0）（黑色）或（255，255，255）（白色），使圖像只呈現出明顯的黑白效果。

Canny算子：其目的是找到一個最優的邊緣檢測算法，使其知足三個主要的標準：

                 1.低錯誤率：標識出盡量多的邊緣，同時儘可能減小噪聲產生的影響；

                 2.高定位：標識出的邊緣應與圖像的實際邊緣儘量接近；

                 3.最小響應：圖像中的邊緣只能標識一次，而且可能存在的圖像噪聲不該標識爲邊緣。

Canny邊緣檢測步驟：濾波->計算梯度幅值和方向->非極大值抑制（排除非邊緣像素，保留候選邊緣）  （每一個步驟的具體原理可參考OpenCV3編程入門這本書，百度一下pdf版應該就能找到，建議最好買一本，聲明一下：絕對不是打廣告  (●'◡'●)）。

亮度和對比度調整：首先應瞭解點操做（點算子）這個概念：根據輸入像素值（有時可加上某些全局信息或參數），來計算輸出像素的值。這類算子包括亮度和對比度調整，顏色校訂（colorcorrection）和變換（transformations）。兩種最經常使用的點操做知足下式：

g(i,j)=a*f(i,j)+b

                              (a控制對比度，b控制亮度，f(i,j)爲源圖像像素，g(i,j)爲輸出圖像像素)                                                      

                  本Demo中也是使用三個for循環來執行圖像亮度與對比度的調整。廢話很少說，代碼不會騙人,(●'◡'●)。

工程代碼以下：

//-----------------------------------【頭文件包含部分】-----------------------------------------
//    描述：包含程序所依賴的頭文件
//----------------------------------------------------------------------------------------------
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#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 std;
using namespace cv;

//-----------------------------------【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
int Thresh = 50;

//-----------------------------------【全局函數聲明部分】--------------------------------------
//    描述：全局函數聲明
//---------------------------------------------------------------------------------------------
static void ContrastAndBright(int);
void   ShowHelpText();

//-----------------------------------【聲明圖像IplImage指針】----------------------------------
//描述：聲明圖像IplImage指針
//---------------------------------------------------------------------------------------------
IplImage* g_pSrcImg = NULL;

IplImage* g_pGrayImage = NULL;

IplImage* g_pCannyImg = NULL;

IplImage *g_pBinaryImage = NULL;

IplImage *g_pDstImage = NULL;

//滑動條響應函數

void onTrackerSlid(int thresh)

{

    cvCanny(g_pGrayImage, g_pCannyImg, (float)thresh, (float)thresh * 3, 3);

    cvShowImage("Canny Image", g_pCannyImg);

}

//-----------------------------【on_trackbar( )函數】------------------------------------
//    描述：圖像二值化閾值回調函數
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
void on_trackbar(int pos)
{
    // 轉爲二值圖 
    cvThreshold(g_pGrayImage, g_pBinaryImage, pos, 255, CV_THRESH_BINARY);
    // 顯示二值圖 
    cvShowImage("Binary Image", g_pBinaryImage);
}

//-----------------------------------【main( )函數】--------------------------------------------
//    描述：控制檯應用程序的入口函數，程序從這裏開始執行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(int argc, char** argv)

{
    system("color 5F");
    ShowHelpText();
    if (argc != 2)

        argv[1] = "1.jpg";

    //設定對比度和亮度的初值

    g_nContrastValue = 80;
    g_nBrightValue = 80;

    //載入圖像，強制轉化爲Gray

    if ((g_pSrcImg = cvLoadImage(argv[1], 1)) != 0)

    {

        cout << "Press ESC to Quit" << endl;

        //將顏色空間由RGB轉化爲Gray

        g_pGrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(g_pSrcImg), 8, 1);

        cvCvtColor(g_pSrcImg, g_pGrayImage, CV_RGB2GRAY);

        // 建立二值圖 
        g_pBinaryImage = cvCreateImage(cvGetSize(g_pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, 1);

        //canny邊緣檢測

        g_pCannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(g_pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, 1);

        cvNamedWindow("ContrastandBrightnessWnd", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

        //建立軌跡條

        cvCreateTrackbar("Contrast：", "ContrastandBrightnessWnd", &g_nContrastValue, 300, ContrastAndBright);
        cvCreateTrackbar("Brightness：", "ContrastandBrightnessWnd", &g_nBrightValue, 200, ContrastAndBright);

        //調用回調函數
        ContrastAndBright(g_nContrastValue);
        ContrastAndBright(g_nBrightValue);

        //建立窗口

        cvNamedWindow("Source Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

        cvNamedWindow("Gray Image",  CV_WINDOW_AUTOSIZE);

        cvNamedWindow("Canny Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

        cvNamedWindow("Binary Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
       

        // 滑動條   
        int nThreshold = 0;
        cvCreateTrackbar("Threshold：", "Binary Image", &nThreshold, 254, on_trackbar);
        on_trackbar(1);

        //添加滑動條來調節邊緣檢測的閾值

        onTrackerSlid(Thresh);

        cvShowImage("Gray Image", g_pCannyImg);

        cvCreateTrackbar("Threshold", "Canny Image", &Thresh, 300, onTrackerSlid);
       
        //顯示圖像

        cvShowImage("Source Image", g_pSrcImg);

        cvShowImage("Gray Image", g_pGrayImage);

        //保存圖像

        cvSaveImage("Gray_Image.jpg", g_pGrayImage);

        cvSaveImage("Canny_Image.jpg", g_pCannyImg);
       
        cvSaveImage("Binary Image.jpg", g_pBinaryImage);
   
       
        //等待按"ESC"鍵退出

        while (1)

            if (cvWaitKey(100) == 27)

            break;

        //銷燬窗口

        cvWaitKey(0);

        cvDestroyWindow("Source Image");

        cvDestroyWindow("Canny Image");

        cvDestroyWindow("Gray Image");

        cvDestroyWindow("Binary Image");
       
        //釋放圖像

        cvReleaseImage(&g_pGrayImage);

        cvReleaseImage(&g_pCannyImg);

        cvReleaseImage(&g_pSrcImg);

        cvReleaseImage(&g_pBinaryImage);
       
        return 0;

    }
   
    return -1;

}

//-----------------------------【ContrastAndBright( )函數】------------------------------------
//    描述：改變圖像對比度和亮度值的回調函數
//---------------------------------------------------------------------------------------------
static void ContrastAndBright(int)
{

    // 三個for循環，執行運算 dstImg(i,j) = a*srcImg(i,j) + b
    Mat srcImg, dstImg;
    srcImg = imread("lena.jpg");
    if (!srcImg.data)
    {
        printf("讀取srcImg圖片錯誤~！ \n");
        return ;
    }
    dstImg = Mat::zeros(srcImg.size(), srcImg.type());

    for (int y = 0; y < srcImg.rows; y++)
    {
        for (int x = 0; x <srcImg.cols; x++)
        {
            for (int c = 0; c < 3; c++)
            {
                dstImg.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(srcImg.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
            }
        }
    }

    // 顯示圖像
    imshow("ContrastandBrightnessWnd", dstImg);
}

//-----------------------------------【ShowHelpText( )函數】----------------------------------
//         描述：輸出一些幫助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void ShowHelpText()
{

    printf("\n\n\t\t\t                運行平臺爲win32 VS2013\n");
    printf("\n\n\t\t\t                OpenCV一個值得你學習的強大視覺庫\n");
    printf("\n\n\t\t\t                當前使用的OpenCV版本爲：" CV_VERSION);
    printf("\n\n  ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\n");
}

程序運行結果

                                                             

                                        

                                         

                                                                  

  做者目前仍是個小菜鳥，若有錯誤，請指出來，相互交流一下，(●'◡'●)。