012_OpenCV 像素強度變換(convertTo) _ 阿洲的程式教學1

在OpenCV中，`convertTo`函数是一种常用的像素强度变换工具，它允许对图像的每个像素执行特定的运算，以改变图像的对比度、亮度等属性。这个函数主要用于线性及非线性的图像强度转换，从而调整图像的整体视觉效果。 线性强度变换是最基本的图像处理操作之一，它可以通过一个简单的线性方程来表达：`x' = a*x + b`。在这个方程中，`x`代表输入图像的灰度值，`x'`代表输出图像的灰度值，`a`是斜率（放大因子），`b`是截距（偏移量）。当`a > 1`时，图像的对比度增强；`a < 1`时，对比度减弱。如果`a = 1`且`b != 0`，则图像整体变亮或变暗；当`a = -1`且`b = 255`时，图像灰度值反转，有助于突出暗部细节。 OpenCV中的`convertTo`函数使用如下： ```cpp void Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0) ``` 参数说明如下： - `m`：输出图像，如果与原图像尺寸或类型不同，会自动分配空间。 - `rtype`：指定输出图像的类型，如果为负数，则与原图像类型相同。 - `alpha`：可选的放大倍率，对应于线性变换中的`a`。 - `beta`：可选的偏移量，对应于线性变换中的`b`。函数内部使用`saturate_cast<>`来防止溢出。 在给定的代码示例中，`linearTrans`函数实现了自定义的线性变换，其效果与`convertTo`函数相同。`convertTo`函数在`main`函数中被调用，参数设置为`-1`（保持原有类型）、`1.5`（放大因子）和`30`（偏移量），这将增加图像的对比度并提升亮度。 非线性强度变换包括对数变换和伽玛变换，它们在处理图像时能提供更精细的控制。对数变换（`x' = c*log(1 + x)`）常用于增强图像的暗部细节，适用于频谱分析等场景。伽玛变换（`x' = (x + esp)^r`）通过调整伽玛系数`r`，可以改变图像的亮部和暗部相对亮度，常用于调整图像的感知对比度。 OpenCV的`convertTo`函数和相关的非线性变换技术是图像处理中不可或缺的部分，它们能够根据需求调整图像的视觉特性，从而优化显示效果或者提取更多细节。无论是在基础的图像增强，还是在复杂的计算机视觉算法中，这些变换都扮演着重要角色。