利用c++opencv库进行现行灰度变化代码编写

### 线性灰度变换的实现线性灰度变换是一种简单的图像处理方法，通过对每个像素值进行线性变换来调整图像的亮度和对比度。公式为： \[ s = k \cdot r + b \] 其中，\( k \) 控制对比度，\( b \) 控制亮度。以下是一个使用 C++ 和 OpenCV 实现线性灰度变换的代码示例： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 读取图像 Mat image_src = imread("D:\\photo\\cat.jpg"); if (image_src.empty()) { cout << "无法加载图像" << endl; return -1; } imshow("原始图像", image_src); // 创建结果图像矩阵 Mat image_result = Mat::zeros(image_src.size(), image_src.type()); // 定义参数 k 和 b double k = 1.5; // 对比度增强 int b = 50; // 亮度增加 // 遍历图像的每个像素并应用线性变换 for (int i = 0; i < image_src.rows; i++) { for (int j = 0; j < image_src.cols; j++) { for (int c = 0; c < 3; c++) { image_result.at<Vec3b>(i, j)[c] = saturate_cast<uchar>(k * (double)(image_src.at<Vec3b>(i, j)[c]) + b); } } } // 显示结果图像 imshow("处理后的图像", image_result); waitKey(0); return 0; } ``` #### 代码说明 1. **图像读取**：通过 `imread` 函数读取图像，并检查是否成功加载[^4]。 2. **参数定义**：定义 \( k \) 和 \( b \)，分别控制对比度和亮度。当 \( k > 1 \) 时，对比度增加；当 \( b > 0 \) 时，亮度增加。 3. **像素遍历**：使用双重循环遍历图像的所有像素，并对每个通道（RGB）应用线性变换公式 \( s = k \cdot r + b \)[^4]。 4. **饱和处理**：使用 `saturate_cast<uchar>` 确保像素值在 [0, 255] 范围内。 5. **结果显示**：通过 `imshow` 函数显示原始图像和处理后的图像。 ### 注意事项 - 如果 \( k \) 或 \( b \) 的值过大，可能会导致图像过曝或欠曝。 - 在实际应用中，可以根据需求动态调整 \( k \) 和 \( b \) 的值。

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