opencv 笔记05Core_Change

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

double alpha; /**< 控制对比度 */
int beta;  /**< 控制亮度 */

int main( int argc, char** argv )
{
/// 读入用户提供的图像
Mat image = imread( argv[1] );
Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() );

/// 初始化
cout << " Basic Linear Transforms " << endl;
cout << "-------------------------" << endl;
cout << "* Enter the alpha value [1.0-3.0]: ";
cin >> alpha;
cout << "* Enter the beta value [0-100]: ";
cin >> beta;

/// 执行运算 new_image(i,j) = alpha*image(i,j) + beta
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>( alpha*( image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + beta );
}
}
}

/// 创建窗口
namedWindow("Original Image", 1);
namedWindow("New Image", 1);

/// 显示图像
imshow("Original Image", image);
imshow("New Image", new_image);

/// 等待用户按键
waitKey();
return 0;
}

为了访问图像的每一个像素，我们使用这一语法： 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（0、1、2）之一。
因为 

 的运算结果可能超出像素取值范围，还可能是非整数（如果 

 是浮点数的话），所以我们要用 saturate_cast对结果进行转换，以确保它为有效值。

Note 我们可以不用 for 循环来访问每个像素，而是直接采用下面这个命令：

image.convertTo(new_image, -1, alpha, beta);

convertTo 将执行我们想做的 new_image = a*image + beta 。然而，我们想展现访问每一个像素的过程，所以选用了for循环的方式。实际上，这两种方式都能返回同样的结果。