06- OpenCV：图像亮度与对比度、绘制形状与文字

目录

一、调整图像亮度与对比度

1、理论

2、重要的API

二、绘制形状与文字

1、使用cv::Point与cv::Scalar

2、绘制线、矩形、园、椭圆等基本几何形状

3、随机生成与绘制文本

4、代码演示

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一、调整图像亮度与对比度

1、理论

图像变换可以看作如下：

?（1）像素变换 – 点操作

?（2）邻域操作 – 区域（作用：图像的卷积，图像的整体特征的提取，图像的梯度，对图像做一些更深入的模式匹配，图像的前期处理、图像模糊等等操作）

调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作

2、重要的API

（1）Mat new_image = Mat::zeros( image.size(), image.type() ); ?创建一张跟原图像大小和类型一致的空白图像、像素值初始化为0 ?

（2）saturate_cast<uchar>(value)确保值大小范围为0~255之间

（3）Mat.at<Vec3b>(y,x)[index]=value 给每个像素点每个通道赋值

3、代码演示

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("D:/vcprojects/images/test.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	char input_win[] = "input image";
	cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
	namedWindow(input_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(input_win, src);

	// contrast and brigthtness changes 
	int height = src.rows;
	int width = src.cols;
	dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
	float alpha = 1.2;
	float beta = 30;

	Mat m1;
	src.convertTo(m1, CV_32F);
	for (int row = 0; row < height; row++) {
		for (int col = 0; col < width; col++) {
			if (src.channels() == 3) {
				float b = m1.at<Vec3f>(row, col)[0];// blue
				float g = m1.at<Vec3f>(row, col)[1]; // green
				float r = m1.at<Vec3f>(row, col)[2]; // red

				// output
				dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(b*alpha + beta);
				dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(g*alpha + beta);
				dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(r*alpha + beta);
			}
			else if (src.channels() == 1) {
				float v = src.at<uchar>(row, col);
				dst.at<uchar>(row, col) = saturate_cast<uchar>(v*alpha + beta);
			}
		}
	}

	char output_title[] = "contrast and brightness change demo";
	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(output_title, dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

效果展示：对比度就很明显，白的很白，黑的很黑（类似曝光），在灰色图像也适用。

二、绘制形状与文字

1、使用cv::Point与cv::Scalar

（1）Point表示2D平面上一个点x,y（坐标）?

Point p; ?? ?
p.x = 10; ?? ?
p.y = 8; ??? ?or ?? ?p = Pont(10,8);

（2）Scalar表示四个元素的向量? ? （颜色的向量）?

????????Scalar(a, b, c);// a = blue, b = green, c = red表示RGB三个通道

2、绘制线、矩形、园、椭圆等基本几何形状

具体的API

（1）画线 cv::line （类型：LINE_4\LINE_8\LINE_AA（反锯齿））

// 函数原型：
void cv::line(
? ? InputOutputArray img, // 输入输出图像。
? ? Point pt1, //?线段的起始点坐标。
? ? Point pt2, //?线段的结束点坐标。
? ? const Scalar& color, //?线段的颜色，可以是一个?Scalar?对象，表示 BGR 颜色值。
? ? int thickness = 1, //?线段的粗细，默认为 1。
? ? int lineType = LINE_8, /线段的类型，可以是?LINE_4（4邻接线段）、LINE_8（8邻接线段）或?LINE_AA（反锯齿线段）。
? ? int shift = 0 //?坐标点的小数位数。

)

使用示例：

这段代码创建了一个白色背景的图像，然后使用 cv::line 函数在图像上绘制了一条红色线段。

cv::Mat image(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));  // 创建一个白色背景的图像

cv::Point pt1(100, 100);  // 线段起始点坐标

cv::Point pt2(400, 400);  // 线段结束点坐标

cv::Scalar color(0, 0, 255);  // 线段颜色，红色

cv::line(image, pt1, pt2, color, 2, cv::LINE_AA);  // 在图像上绘制线段

cv::imshow("Line", image);
cv::waitKey(0);

（2）画椭圆cv::ellipse

函数参数说明：

void cv::ellipse(
? ? cv::InputOutputArray img, // 输入输出图像，可以是Mat类型或者图像矩阵

? ? cv::Point center, // 椭圆中心坐标

? ? cv::Size axes, // 椭圆的长轴和短轴长度

? ? double angle, // 椭圆旋转角度（逆时针为正）
? ? double startAngle, // 起始角度（顺时针方向为0度）
? ? double endAngle, // 终止角度（顺时针方向为0度）
? ? const cv::Scalar& color, // 椭圆颜色（BGR顺序）
? ? int thickness = 1, // 线条粗细，默认为1

? ? int lineType = cv::LINE_8, // 线条类型，默认为8-connected线条

? ? int shift = 0 // 坐标点小数位数，默认为0

);

使用示例：这段代码创建了一个白色背景的图像，然后使用 cv::ellipse 函数在图像上绘制了一个红色椭圆。

cv::Mat image(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));  // 创建一个白色背景的图像

cv::Point center(250, 250);  // 椭圆中心点坐标

cv::Size axes(100, 200);  // 长轴和短轴长度

double angle = 30;  // 椭圆旋转角度

double startAngle = 0;  // 起始角度

double endAngle = 360;  // 结束角度

cv::Scalar color(0, 0, 255);  // 椭圆颜色，红色

cv::ellipse(image, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color, 2, cv::LINE_AA);  // 在图像上绘制椭圆

cv::imshow("Ellipse", image);
cv::waitKey(0);

（3）画矩形cv::rectangle

// 函数原型：
void cv::line(
? ? InputOutputArray img, // 输入输出图像。
? ? Point pt1, //?矩形的一个顶点坐标。
? ? Point pt2, //?矩形的对角顶点坐标。
? ? const Scalar& color, //?线段的颜色，可以是一个?Scalar?对象，表示 BGR 颜色值。
? ? int thickness = 1, //?线段的粗细，默认为 1。
? ? int lineType = LINE_8,? //线段的类型，可以是?LINE_4（4邻接线段）、LINE_8（8邻接线段）或?LINE_AA（反锯齿线段）。
? ? int shift = 0 //?坐标点的小数位数。

)

使用示例：这段代码创建了一个白色背景的图像，然后使用 cv::rectangle 函数在图像上绘制了一个红色矩形。

cv::Mat image(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));  // 创建一个白色背景的图像

cv::Point pt1(100, 100);  // 矩形的一个顶点坐标

cv::Point pt2(400, 400);  // 矩形的对角顶点坐标

cv::Scalar color(0, 0, 255);  // 矩形颜色，红色

cv::rectangle(image, pt1, pt2, color, 2, cv::LINE_AA);  // 在图像上绘制矩形

cv::imshow("Rectangle", image);
cv::waitKey(0);

（4）画圆cv::circle 画填充cv::fillPoly

cv::circle 函数用于在图像上绘制圆，而 cv::fillPoly 函数用于绘制填充多边形。

// 函数原型：
void cv::circle(
? ? InputOutputArray img, // 输入输出图像。
? ? Point center, //?圆心坐标。
? ? int radius, //?圆的半径。

? ? const Scalar& color, //?线段的颜色，可以是一个?Scalar?对象，表示 BGR 颜色值。
? ? int thickness = 1, //?线段的粗细，默认为 1。
? ? int lineType = LINE_8,? //线段的类型，可以是?LINE_4（4邻接线段）、LINE_8（8邻接线段）或?LINE_AA（反锯齿线段）。
? ? int shift = 0 //?坐标点的小数位数。

)

void cv::fillPoly(
? ? cv::InputOutputArray img, // 输入输出图像，可以是Mat类型或者图像矩阵
? ? const cv::Point** pts, // 多边形顶点的指针数组
? ? const int* npts, // 每个多边形的顶点数
? ? int ncontours, // 多边形的数量
? ? const cv::Scalar& color, // 填充颜色（BGR顺序）

? ? int lineType = LINE_8, // 线条类型，默认为8-connected线条
? ? int shift = 0, // 坐标点小数位数，默认为0
? ? cv::Point offset = cv::Point() // 偏移量，默认为原点

);
?

使用示例：

/// 1、画圆
cv::Mat image = cv::Mat::zeros(500, 500, CV_8UC3); // 创建一个空白图像

cv::Point center(250, 250); // 圆心坐标

int radius = 100; // 半径

cv::Scalar color(0, 0, 255); // 颜色，这里为红色（BGR顺序）
int thickness = 2; // 线条粗细

cv::circle(image, center, radius, color, thickness);


/// 2、画填充多边形

cv::Mat image = cv::Mat::zeros(500, 500, CV_8UC3); // 创建一个空白图像

std::vector<cv::Point> points; // 多边形顶点坐标

points.push_back(cv::Point(100, 100));
points.push_back(cv::Point(200, 100));
points.push_back(cv::Point(150, 200));

cv::Scalar color(0, 255, 0); // 颜色，这里为绿色（BGR顺序）

// 将多边形的顶点坐标放入一个vector中

std::vector<std::vector<cv::Point>> polygons;
polygons.push_back(points);

// 填充多边形

cv::fillPoly(image, polygons, color);

3、随机生成与绘制文本

（1）生成高斯随机数：cv::RNG类中的 gaussian (double sigma)

该函数接受一个double类型的参数sigma，表示高斯分布的标准差。

cv::RNG rng; // 创建随机数生成器对象

double sigma = 1.0; // 高斯分布的标准差

double randomNum = rng.gaussian(sigma); // 生成一个高斯随机数

这样，你就可以生成一个服从高斯分布的随机数了。

（2）生成正态分布随机数：cv::RNG类中的?uniform (int a, int b)

该函数接受两个int类型的参数a和b，表示生成随机数的范围。

cv::RNG rng; // 创建随机数生成器对象

int a = 0; // 随机数范围的下界

int b = 10; // 随机数范围的上界

int randomNum = rng.uniform(a, b); // 生成一个正态分布的随机数

这样，你就可以生成一个在指定范围内的正态分布随机数了。

4、代码演示

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;
Mat bgImage;
const char* drawdemo_win = "draw shapes and text demo";
void MyLines();
void MyRectangle();
void MyEllipse();
void MyCircle();
void MyPolygon();
void RandomLineDemo();
int main(int argc, char** argv) {
	bgImage = imread("D:/vcprojects/images/test1.png");
	if (!bgImage.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	//MyLines();
	//MyRectangle();
	//MyEllipse();
	//MyCircle();
	//MyPolygon();

	//putText(bgImage, "Hello OpenCV", Point(300, 300), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, Scalar(12, 23, 200), 3, 8);
	//namedWindow(drawdemo_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	//imshow(drawdemo_win, bgImage);

	RandomLineDemo();
	waitKey(0);
	return 0;
}

void MyLines() {
	Point p1 = Point(20, 30);
	Point p2;
	p2.x = 400;
	p2.y = 400;
	Scalar color = Scalar(0, 0, 255);
	line(bgImage, p1, p2, color, 1, LINE_AA);
}

void MyRectangle() {
	Rect rect = Rect(200, 100, 300, 300);
	Scalar color = Scalar(255, 0, 0);
	rectangle(bgImage, rect, color, 2, LINE_8);
}

void MyEllipse() {
	Scalar color = Scalar(0, 255, 0);
	ellipse(bgImage, Point(bgImage.cols / 2, bgImage.rows / 2), Size(bgImage.cols / 4, bgImage.rows / 8), 90, 0, 360, color, 2, LINE_8);
}

void MyCircle() {
	Scalar color = Scalar(0, 255, 255);
	Point center = Point(bgImage.cols / 2, bgImage.rows / 2);
	circle(bgImage, center, 150, color, 2, 8);
}

void MyPolygon() {
	Point pts[1][5];
	pts[0][0] = Point(100, 100);
	pts[0][1] = Point(100, 200);
	pts[0][2] = Point(200, 200);
	pts[0][3] = Point(200, 100);
	pts[0][4] = Point(100, 100);

	const Point* ppts[] = { pts[0] };
	int npt[] = { 5 };
	Scalar color = Scalar(255, 12, 255);

	fillPoly(bgImage, ppts, npt, 1, color, 8);
}

void RandomLineDemo() {
	RNG rng(12345);
	Point pt1;
	Point pt2;
	Mat bg = Mat::zeros(bgImage.size(), bgImage.type());
	namedWindow("random line demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	for (int i = 0; i < 100000; i++) {
		pt1.x = rng.uniform(0, bgImage.cols);
		pt2.x = rng.uniform(0, bgImage.cols);
		pt1.y = rng.uniform(0, bgImage.rows);
		pt2.y = rng.uniform(0, bgImage.rows);
		Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
		if (waitKey(50) > 0) {
			break;
		}
		line(bg, pt1, pt2, color, 1, 8);
		imshow("random line demo", bg);
	}
}

效果展示：