【OpenCV入門教程之六】創建Trackbar & 圖像對比度、亮度值調整

轉自http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533

本系列文章由@淺墨_毛星雲出品，轉載請註明出處。

文章鏈接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533

作者：毛星雲（淺墨）    郵箱： [email protected]

寫作當前博文時配套使用的OpenCV版本： 2.4.8

這篇文章中我們一起學習瞭如何在OpenCV中用createTrackbar函數創建和使用軌跡條，以及圖像對比度、亮度值的動態調整。

文章首先詳細講解了OpenCV2.0中的新版創建軌跡條的函數createTrackbar，並給上一個詳細註釋的示例。

然後講解圖像的對比度、亮度值調整的細節，最後放出了一個利用createTrackbar函數創建軌跡條來輔助進行圖像對比度、亮度值調整的程序源碼。

依然是先放一張運行截圖：

好了，下面正式開始我們的講解。

一、OpenCV中軌跡條（Trackbar）的創建和使用

<1>創建軌跡條——createTrackbar函數詳解

createTrackbar這個函數我們以後會經常用到，它創建一個可以調整數值的軌跡條，並將軌跡條附加到指定的窗口上，使用起來很方便。首先大家要記住，它往往會和一個回調函數配合起來使用。先看下他的函數原型：

[cpp] view plain copy

print?

C++: int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname,
int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0,void* userdata=0);
C++: int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname,
 int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0,void* userdata=0);
第一個參數，const string&類型的trackbarname，表示軌跡條的名字，用來代表我們創建的軌跡條。
第二個參數，const string&類型的winname，填窗口的名字，表示這個軌跡條會依附到哪個窗口上，即對應namedWindow（）創建窗口時填的某一個窗口名。
第三個參數，int* 類型的value，一個指向整型的指針，表示滑塊的位置。並且在創建時，滑塊的初始位置就是該變量當前的值。
第四個參數，int類型的count，表示滑塊可以達到的最大位置的值。PS:滑塊最小的位置的值始終爲0。
第五個參數，TrackbarCallback類型的onChange，首先注意他有默認值0。這是一個指向回調函數的指針，每次滑塊位置改變時，這個函數都會進行回調。並且這個函數的原型必須爲void XXXX(int,void*);其中第一個參數是軌跡條的位置，第二個參數是用戶數據（看下面的第六個參數）。如果回調是NULL指針，表示沒有回調函數的調用，僅第三個參數value有變化。
第六個參數，void*類型的userdata，他也有默認值0。這個參數是用戶傳給回調函數的數據，用來處理軌跡條事件。如果使用的第三個參數value實參是全局變量的話，完全可以不去管這個userdata參數。

這個createTrackbar函數，爲我們創建一個具有特定名稱和範圍的軌跡條（Trackbar，或者說是滑塊範圍控制工具），指定一個和軌跡條位置同步的變量。而且要指定回調函數onChange（第五個參數），在軌跡條位置改變的時候來調用這個回調函數。並且我們知道，創建的軌跡條顯示在指定的winname（第二個參數）所代表的窗口上。

看完函數講解，先給大家一個函數使用小示例：

[cpp] view plain copy

print?

//創建軌跡條
       createTrackbar("對比度：", "【效果圖窗口】",&g_nContrastValue,
300,ContrastAndBright );// g_nContrastValue爲全局的整型變量，ContrastAndBright爲回調函數的函數名（即指向函數地址的指針）
 //創建軌跡條
       createTrackbar("對比度：", "【效果圖窗口】",&g_nContrastValue,
300,ContrastAndBright );// g_nContrastValue爲全局的整型變量，ContrastAndBright爲回調函數的函數名（即指向函數地址的指針）
然給大家一個完整的使用示例。這是OpenCV官方的sample示例程序，一個演示了用軌跡條來控制輪廓檢測，輪廓填充的程序。淺墨將其修改、代碼簡潔化和詳細註釋，放出來供大家消化研習。稍後更新的博文會有關於輪廓檢測更詳細的講解。

[cpp] view plain copy

print?

//-----------------------------------【頭文件包含部分】---------------------------------------
//  描述：包含程序所依賴的頭文件
//----------------------------------------------------------------------------------------------
#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 cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【全局函數聲明部分】--------------------------------------
//  描述：全局函數聲明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat img;
int threshval = 160;            //軌跡條滑塊對應的值，給初值160

//-----------------------------【on_trackbar( )函數】------------------------------------
//  描述：軌跡條的回調函數
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_trackbar(int, void*)
{
    Mat bw = threshval < 128 ? (img < threshval) : (img > threshval);

    //定義點和向量
    vector<vector<Point> > contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;

    //查找輪廓
    findContours( bw, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
    //初始化dst
    Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);
    //開始處理
    if( !contours.empty() && !hierarchy.empty() )
    {
        //遍歷所有頂層輪廓，隨機生成顏色值繪製給各連接組成部分
        int idx = 0;
        for( ; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0] )
        {
            Scalar color( (rand()&255), (rand()&255), (rand()&255) );
            //繪製填充輪廓
            drawContours( dst, contours, idx, color, CV_FILLED, 8, hierarchy );
        }
    }
    //顯示窗口
    imshow( "Connected Components", dst );
}


//-----------------------------------【main( )函數】--------------------------------------------
//  描述：控制檯應用程序的入口函數，我們的程序從這裏開始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(  )
{
    system("color 5F");
    //載入圖片
    img = imread("1.jpg", 0);
    if( !img.data ) { printf("Oh，no，讀取img圖片文件錯誤~！ \n"); return -1; }

    //顯示原圖
    namedWindow( "Image", 1 );
    imshow( "Image", img );

    //創建處理窗口
    namedWindow( "Connected Components", 1 );
    //創建軌跡條
    createTrackbar( "Threshold", "Connected Components", &threshval, 255, on_trackbar );
    on_trackbar(threshval, 0);//軌跡條回調函數

    waitKey(0);
    return 0;
}
//-----------------------------------【頭文件包含部分】---------------------------------------
//	描述：包含程序所依賴的頭文件
//---------------------------------------------------------------------------------------------- 
#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 cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【全局函數聲明部分】--------------------------------------
//	描述：全局函數聲明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat img;
int threshval = 160;			//軌跡條滑塊對應的值，給初值160

//-----------------------------【on_trackbar( )函數】------------------------------------
//	描述：軌跡條的回調函數
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_trackbar(int, void*)
{
	Mat bw = threshval < 128 ? (img < threshval) : (img > threshval);

	//定義點和向量
	vector<vector<Point> > contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	//查找輪廓
	findContours( bw, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
	//初始化dst
	Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);
	//開始處理
	if( !contours.empty() && !hierarchy.empty() )
	{
		//遍歷所有頂層輪廓，隨機生成顏色值繪製給各連接組成部分
		int idx = 0;
		for( ; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0] )
		{
			Scalar color( (rand()&255), (rand()&255), (rand()&255) );
			//繪製填充輪廓
			drawContours( dst, contours, idx, color, CV_FILLED, 8, hierarchy );
		}
	}
	//顯示窗口
	imshow( "Connected Components", dst );
}


//-----------------------------------【main( )函數】--------------------------------------------
//	描述：控制檯應用程序的入口函數，我們的程序從這裏開始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(  )
{
	system("color 5F");  
	//載入圖片
	img = imread("1.jpg", 0);
	if( !img.data ) { printf("Oh，no，讀取img圖片文件錯誤~！ \n"); return -1; }

	//顯示原圖
	namedWindow( "Image", 1 );
	imshow( "Image", img );

	//創建處理窗口
	namedWindow( "Connected Components", 1 );
	//創建軌跡條
	createTrackbar( "Threshold", "Connected Components", &threshval, 255, on_trackbar );
	on_trackbar(threshval, 0);//軌跡條回調函數

	waitKey(0);
	return 0;
}
原圖：

運行效果圖：

拖動滾動條，改變threshval（閾值）的值，得到效果迥異的圖片：

想要下載這個程序源工程的童鞋請點擊這裏：

createTrackbarDemo【淺墨優化&詳細註釋版】下載

另外，在OpenCV路徑opencv_source_code/samples/cpp/connected_components.cpp下，可以找到原版的官方代碼。

接着順便講一個配合createTrackbar使用的函數，用於獲取當前軌跡條的位置的getTrackbarPos函數吧。

<2>獲取當前軌跡條的位置——getTrackbarPos函數

這個函數用於獲取當前軌跡條的位置並返回。

[cpp] view plain copy

print?

C++: int getTrackbarPos(conststring& trackbarname, conststring& winname);
C++: int getTrackbarPos(conststring& trackbarname, conststring& winname);
第一個參數，const string&類型的trackbarname，表示軌跡條的名字。
第二個參數，const string&類型的winname，表示軌跡條的父窗口的名稱。

這部分大概就是這些了。馬不停蹄地向下一部分進發吧：）

二、亮度和對比度調整的理論依據

首先我們給出算子的概念。一般的圖像處理算子都是一個函數，它接受一個或多個輸入圖像，併產生輸出圖像。下式給出了算子的一般形式：

或者

今天我們所講解的圖像亮度和對比度的調整操作，其實屬於圖像處理變換中比較簡單的一種——點操作（pointoperators）。點操作有一個特點，僅僅根據輸入像素值（有時可加上某些全局信息或參數），來計算相應的輸出像素值。這類算子包括亮度（brightness）和對比度（contrast）調整，以及顏色校正（colorcorrection）和變換（transformations）。

最兩種常用的點操作（或者說點算子），很顯然，是乘上一個常數（對應對比度的調節）以及加上一個常數（對應亮度值的調節）。用公式表示出來就是這樣：

看到這個式子，我們關於圖像亮度和對比度調整的策略就呼之欲出了。

其中：

參數f(x)表示源圖像像素。
參數g(x) 表示輸出圖像像素。
參數a（需要滿足a>0）被稱爲增益（gain），常常被用來控制圖像的對比度。
參數b通常被稱爲偏置（bias），常常被用來控制圖像的亮度。

而更近一步，我們這樣改寫這個式子：

其中，i 和 j 表示像素位於第i行和第j列。

那麼，這個式子就可以用來作爲我們在OpenCV中控制圖像的亮度和對比度的理論公式了。

三、關於訪問圖片中的像素

訪問圖片中的像素有很多種方式，以後有機會淺墨會用個專題來講解。目前我們可以先了解下面的這一種。

而爲了執行這個運算  ，我們需要訪問圖像的每一個像素。因爲是對GBR圖像進行運算，每個像素有三個值（G、B、R），所以我們必須分別訪問它們（PS:OpenCV中的圖像存儲模式爲GBR）。以下是訪問像素的代碼片段，三個for循環解決問題：

[cpp] view plain copy

print?

//三個for循環，執行運算 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 );
              }
       }
}
       //三個for循環，執行運算 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 );
                     }
              }
       }
讓我們分三個方面進行講解：

爲了訪問圖像的每一個像素，我們使用這樣的語法： image.at<Vec3b>(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（對應0、1、2）其中之一。
因爲我們的運算結果可能超出像素取值範圍（溢出），還可能是非整數（如果是浮點數的話），所以我們要用saturate_cast對結果進行轉換，以確保它爲有效值。
這裏的a也就是對比度，一般爲了觀察的效果，取值爲0.0到3.0的浮點值，但是我們的軌跡條一般取值都會整數，所以在這裏我們可以，將其代表對比度值的nContrastValue參數設爲0到300之間的整型，在最後的式子中乘以一個0.01，這樣就可以完成軌跡條中300個不同取值的變化。所以在式子中，我們會看到saturate_cast<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + g_nBrightValue )中的g_nContrastValue*0.01。

四、圖像對比度、亮度值調整示例程序

依然是每篇文章都會配給大家的一個詳細註釋的博文配套示例程序，把這篇文章中介紹的知識點以代碼爲載體，展現給大家。

這個示例程序用兩個軌跡條分別控制對比度和亮度值，有一定的可玩性。廢話不多說，上代碼吧：

[cpp] view plain copy

print?

//-----------------------------------【程序說明】----------------------------------------------
//  程序名稱:：【OpenCV入門教程之四】創建Trackbar&圖像對比度、亮度值調整配套博文源碼
// VS2010版  OpenCV版本：2.4.8
//  2014年3月18 日 Create by 淺墨
//------------------------------------------------------------------------------------------------


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


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

//-----------------------------------【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
Mat g_srcImage,g_dstImage;
//-----------------------------------【main( )函數】--------------------------------------------
//     描述：控制檯應用程序的入口函數，我們的程序從這裏開始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(  )
{
       //改變控制檯前景色和背景色
       system("color5F");

       //讀入用戶提供的圖像
       g_srcImage= imread( "pic1.jpg");
              if(!g_srcImage.data ) { printf("Oh，no，讀取g_srcImage圖片錯誤~！\n"); return false; }
       g_dstImage= Mat::zeros( g_srcImage.size(), g_srcImage.type() );

       //設定對比度和亮度的初值
       g_nContrastValue=80;
       g_nBrightValue=80;

       //創建窗口
       namedWindow("【效果圖窗口】", 1);

       //創建軌跡條
       createTrackbar("對比度：", "【效果圖窗口】",&g_nContrastValue,300,ContrastAndBright );
       createTrackbar("亮   度：","【效果圖窗口】",&g_nBrightValue,200,ContrastAndBright );

       //調用回調函數
       ContrastAndBright(g_nContrastValue,0);
       ContrastAndBright(g_nBrightValue,0);

       //輸出一些幫助信息
       cout<<endl<<"\t嗯。好了，請調整滾動條觀察圖像效果~\n\n"
                     <<"\t按下“q”鍵時，程序退出~!\n"
                     <<"\n\n\t\t\t\tby淺墨";

       //按下“q”鍵時，程序退出
   while(char(waitKey(1)) != 'q') {}
       return0;
}


//-----------------------------【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, void *)
{

       //創建窗口
       namedWindow("【原始圖窗口】", 1);

       //三個for循環，執行運算 g_dstImage(i,j) =a*g_srcImage(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 );
                     }
              }
       }

       //顯示圖像
       imshow("【原始圖窗口】", g_srcImage);
       imshow("【效果圖窗口】", g_dstImage);
}
//-----------------------------------【程序說明】----------------------------------------------
//  程序名稱:：【OpenCV入門教程之四】 創建Trackbar&圖像對比度、亮度值調整 配套博文源碼
// VS2010版  OpenCV版本：2.4.8
//  2014年3月18 日 Create by 淺墨
//------------------------------------------------------------------------------------------------
 
 
//-----------------------------------【頭文件包含部分】---------------------------------------
//     描述：包含程序所依賴的頭文件
//----------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include"opencv2/imgproc/imgproc.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;
 
 
//-----------------------------------【全局函數聲明部分】--------------------------------------
//     描述：全局函數聲明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ContrastAndBright(int, void *);
 
//-----------------------------------【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
Mat g_srcImage,g_dstImage;
//-----------------------------------【main( )函數】--------------------------------------------
//     描述：控制檯應用程序的入口函數，我們的程序從這裏開始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(  )
{
       //改變控制檯前景色和背景色
       system("color5F"); 
 
       //讀入用戶提供的圖像
       g_srcImage= imread( "pic1.jpg");
              if(!g_srcImage.data ) { printf("Oh，no，讀取g_srcImage圖片錯誤~！\n"); return false; }
       g_dstImage= Mat::zeros( g_srcImage.size(), g_srcImage.type() );
 
       //設定對比度和亮度的初值
       g_nContrastValue=80;
       g_nBrightValue=80;
 
       //創建窗口
       namedWindow("【效果圖窗口】", 1);
 
       //創建軌跡條
       createTrackbar("對比度：", "【效果圖窗口】",&g_nContrastValue,300,ContrastAndBright );
       createTrackbar("亮   度：","【效果圖窗口】",&g_nBrightValue,200,ContrastAndBright );
      
       //調用回調函數
       ContrastAndBright(g_nContrastValue,0);
       ContrastAndBright(g_nBrightValue,0);
      
       //輸出一些幫助信息
       cout<<endl<<"\t嗯。好了，請調整滾動條觀察圖像效果~\n\n"
                     <<"\t按下“q”鍵時，程序退出~!\n"
                     <<"\n\n\t\t\t\tby淺墨";
 
       //按下“q”鍵時，程序退出
   while(char(waitKey(1)) != 'q') {}
       return0;
}
 
 
//-----------------------------【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, void *)
{
 
       //創建窗口
       namedWindow("【原始圖窗口】", 1);
 
       //三個for循環，執行運算 g_dstImage(i,j) =a*g_srcImage(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 );
                     }
              }
       }
 
       //顯示圖像
       imshow("【原始圖窗口】", g_srcImage);
       imshow("【效果圖窗口】", g_dstImage);
}
最後看一下運行截圖，運行這個程序會得到兩個圖片顯示窗口。第一個爲原圖窗口，第二個爲效果圖窗口。在效果圖窗口中可以調節兩個軌跡條，來改變當前圖片的對比度和亮度。

原圖：

可調節的效果圖：

本篇文章到這裏就基本結束了，最後放出本篇文章配套示例程序的下載地址。

本篇文章的配套源代碼請點擊這裏下載：

【淺墨OpenCV入門教程之六】配套源代碼下載

OK，本節的內容大概就是這些，我們下篇文章見：）