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基础图像处理源码：灰度、对比度、亮度、饱和度

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简介：
本项目包含了一系列的基础图像处理算法源代码，涉及调整图片的灰度、对比度、亮度和饱和度等功能，适用于学习和开发。 对图像进行简单的灰度、亮度、对比度以及色彩饱和度的调节。

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  • 基础图像处理源码：灰度、对比度、亮度、饱和度
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    本项目包含了一系列的基础图像处理算法源代码，涉及调整图片的灰度、对比度、亮度和饱和度等功能，适用于学习和开发。 对图像进行简单的灰度、亮度、对比度以及色彩饱和度的调节。
     
  • C++图像处理：调整亮度、对比度和饱和度等功能
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    本教程详细介绍使用C++编程语言进行图像处理的技术，专注于通过代码实现调整图片亮度、对比度及饱和度等核心功能。适合希望深入学习图像处理算法与实践的开发者阅读。 在图像处理领域，C++因其丰富的库和工具而被广泛应用，能够实现各种复杂的图像操作，包括调节亮度、对比度及饱和度等功能。这些功能对于图像编辑、视觉效果以及计算机视觉应用至关重要。 理解以下概念有助于更好地进行上述调整： 1. **亮度**：指的是整个图片的明暗程度。增加或减少每个像素值可以改变亮度。 2. **对比度**：衡量颜色差异的程度，高对比度使边界清晰而低对比度则相反。通过拉伸或压缩像素值分布来实现对比度调节。 3. **饱和度**：指图像中颜色的纯度，即灰色成分的比例。在RGB到HSB（色相、饱和度和亮度）色彩空间转换后进行调整。 利用OpenCV库可以轻松完成这些操作： - 调整亮度时使用`convertTo()`函数添加或减去一个固定值。 ```cpp cv::Mat image; // 原始图像 int brightness_value = 50; // 亮度调节的数值 image.convertTo(image, -1, 1, brightness_value); ``` - 调整对比度时，通过乘法调整像素值分布： ```cpp double contrast_factor = 1.5; image.convertTo(image, -1, contrast_factor); ``` - 对于饱和度的调节，则需要先将图像从RGB转换为HSB色彩空间，在此过程中修改饱和度参数后再转回RGB。 ```cpp cv::Mat hsbImage, saturatedImage; cv::cvtColor(image, hsbImage, cv::COLOR_BGR2HSV); // RGB到HSB的颜色转换 for (int i = 0; i < hsbImage.rows; ++i) { for (int j = 0; j < hsbImage.cols * hsbImage.channels(); j += hsbImage.channels()) { float* ptr = &hsbImage.at(i, j)[1]; // 访问饱和度分量 if (*ptr > 0) { *ptr *= saturation_factor; // 修改饱和度值，saturation_factor为用户定义的参数。 } } } cv::cvtColor(hsbImage, saturatedImage, cv::COLOR_HSV2BGR); // HSB到RGB的颜色转换 ``` 综上所述，使用C++结合OpenCV库可以有效地调节图像亮度、对比度和饱和度。在实际应用中需注意处理边界条件及防止色彩溢出等问题以确保结果的质量。此外，OpenCV还提供了许多其他高级功能如直方图均衡化等，帮助开发者实现更复杂的任务。
     
  • Unity Shader - 后处理效果：简易色彩调节（亮度、饱和度、对比度）
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    本教程详解如何在Unity中使用Shader实现后处理特效，特别聚焦于调整图像的颜色属性，包括亮度、饱和度及对比度，为游戏和应用增添视觉吸引力。 在制作游戏的过程中，即使有了Unity这样的引擎帮助我们处理一些繁琐的工作，但最终呈现在屏幕上的依然是由RGB像素组成的图像。了解这些基本概念肯定会对我们的游戏开发工作有所帮助。
     
  • 图像处理入门（1）——对比度与亮度调节
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    本教程为图像处理初学者设计，详细介绍如何调整图片的对比度和亮度，使图像更清晰、更具吸引力。 设计一个Sigmoid函数来调整图像的对比度；使用OpenCV窗口系统的滑块控件交互地改变Sigmoid函数的参数，从而实现不同程度的对比度调整。
     
  • 图像亮度与对比度调整示例-图像处理演示
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    本段落通过具体实例展示如何运用编程技术调整图像的亮度和对比度，旨在提供一个直观易懂的图像处理入门级教程。 ### 开发环境 - 操作系统：Windows 10 Pro x64 - 集成开发环境（IDE）：Visual Studio 2015 ### 功能介绍 演示程序的主界面包含图像读取、显示、保存、RGBA值展示，HSV调整，提取YUV分量，灰度化处理，二值化处理，直方图分析以及亮度和对比度调节等功能。 在数字化时代背景下，图像处理已成为我们日常生活中的关键组成部分，在计算机视觉及数字媒体技术领域尤为重要。其主要目标是通过算法优化图像质量以满足特定应用需求。本项目重点关注的是对图像的亮度与对比度进行调整——这是基本但至关重要的功能之一，能够显著提升图像的整体观感。 **亮度调节**是指改变整幅图片明暗程度的过程。一个图像的平均像素强度决定了其整体亮度水平。为了改善因光线不足或过度曝光导致的问题，可以通过增加或减少每个像素的颜色值来实现这一目的，从而提供更佳视觉体验。技术上讲，这通常涉及对RGB各通道数值进行相应增减操作。 **对比度调节**则指的是增强图像中亮暗区域差异性的过程。通过调整对比度可以使得图片中的细节更加鲜明，并且突出显示各种特征信息。高对比度的图像是指其最亮部分更亮、最暗部分更深，从而让视觉效果更为强烈；而低对比度情况下，则会显得色调较为平和，难以区分各个元素之间的差异性。从技术实现的角度来看，可以通过线性和非线性的变换方法来调整图像对比度，例如伽马校正（Gamma correction）。 本Demo程序的开发环境为Windows 10 Pro x64操作系统及Visual Studio 2015集成开发环境。这两种工具在当前软件开发领域中被广泛采用，并且能够支持复杂应用系统的构建需求。该程序具备丰富的功能，包括但不限于：图像文件读取与显示、保存修改后的图片、RGBA数值展示、HSV色彩空间转换、YUV分量提取操作、灰度化处理及二值化处理等。 **RGBA模型**是一种用于表示红绿蓝三色及其透明度（Alpha）的色彩模式，在Web开发和图像编辑中应用广泛。而**YUV颜色系统**则主要用于视频流传输，因为它能够将亮度信息与色彩数据分离出来，这对压缩算法尤其有利。 灰度化处理过程是将彩色图转换成黑白形式的过程，这在计算效率提升以及去除不必要的颜色信息时非常有用。二值化操作则是简化图像中的像素为黑色或白色的一种方法，在文本识别、边缘检测等领域具有重要应用价值。 **直方图分析工具**用于统计一幅图片内不同灰度级的数量分布情况，通过研究这些数据可以了解关于亮度和对比度的信息等视觉特征。 在实际使用过程中，用户可以通过程序界面进行图像的亮度与对比度调节操作。借助滑动条或直接输入数值的方式对参数进行调整，并即时预览效果变化，从而提供更加直观便捷的操作体验。 随着图像处理技术的进步和发展，我们可以更高效地编辑和增强图片质量，在科学研究、工业制造、娱乐艺术及日常生活中发挥重要作用。尽管亮度与对比度调节属于基础功能范畴内，但它们是构建更为复杂的图像处理任务不可或缺的基础步骤之一。
     
  • 图像处理参数（信息熵、对比度、平均亮度、清晰度）.zip_Matlab应用_对比度调整_亮度计算_对比度与熵分析
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    本资源提供了一套基于Matlab的图像处理工具包，涵盖信息熵计算、对比度增强、平均亮度测量及清晰度评估等关键参数分析方法。通过该工具包可深入研究和优化图片质量。 计算一幅图片参数的程序合集包括了信息熵、对比度、平均亮度和清晰度等方面的计算方法。
     
  • Android设置图片饱和度、对比度和亮度的类，可以直接使用
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    本工具类提供便捷方法调整Android应用中图片的饱和度、对比度及亮度，开发者可直接集成与调用。 自己编写了一个Edit类，可以调节图片的饱和度、亮度和对比度。可以直接将这个类复制到工程文件下使用。
     
  • LabVIEW下的图像亮度、对比度及高低灰度级压缩实践
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    本文章主要探讨在LabVIEW环境下对图像进行亮度和对比度调整的方法，并介绍了实现高低灰度级别压缩的技术实践。通过具体实例分析，为相关领域内的研究与应用提供了有价值的参考。 通过使用IMAQ BCGLookup对图像进行亮度、对比度和高低灰度级压缩的例子来理解图像灰度变换的应用方法。项目可以直接运行。
     
  • MATLAB中调整图像饱和度、亮度和色调的代码
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    本教程提供了一段MATLAB代码，用于演示如何调整图片的饱和度、亮度及色调。通过简单易懂的示例帮助用户掌握相关函数的应用技巧。 编程简介： 1. 使用MATLAB软件进行编写。 2. 原理： （1）对于矩形图，第一行的饱和度最高，颜色变化从(255,0,0)到(255,255,0)，再到(0,255,0)，然后是(0,255,255)-(0,0,255)-(255,0,255)，每一列的颜色会随着位置逐渐递减。最后一行的R、G、B值均为128。 （2）对于圆形图，首先确定圆形区域，然后对这个区域内进行颜色处理，根据角度将圆周分成不同的颜色变化区段，方法与矩形图相同。 （3）代码中详细解释了上述设计思路。 3. 操作：点击开始按钮后，程序会生成并显示矩形和圆形图像，并将其存储为jpg格式。
     
  • MATLAB中的色调、饱和度和亮度图
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    本文章介绍在MATLAB中如何操作与调整图像的色调（Hue）、饱和度（Saturation）以及亮度（Brightness），并提供相关代码示例。 自己编写的代码采用MATLAB编写，简单实用，并且添加了详细的注释。