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我们首先要知道，进行图像变换主要有两种方式：

1、基于像素操作–即点操作。比如调节图像的对比度和亮度。

2、基于领域操作–区域。比如卷积，提取特征等等。

那么调节图像的亮度和对比度，是基于像素操作，属于点操作范畴。

先来看看公式。

其中f(i,j)就是原始图像某个像素点的值，而g(i，j)是新的像素点的值。

我们可以看到，

是调节图像的亮度的，为什么这么说呢，在Opencv中图像的像素值是0-255之间，越靠近255（白色），图像越量。所以

值越大，像素值越靠近255，所以图像越亮。

而

则是调节对比度，你可以这样想，比如某点A像素值为2，旁边像素B点值为10，这个时候它们相差8，而如果乘上

，假如

为2。则A的像素值为4，B的像素值为20，它们的差距是不是变大了2倍。差距变大，是不是说明它们之间的对比是不是很明显。

记得前面我们也讲过一个提高对比度的方式，还记得不？就是掩模。opencv中的filter2D函数。

所以这么理解的话，是不是有了一个清晰的认识。好了，接下来就是代码时间。

 Mat src=imread("D:\\test1.jpg");
    if(src.empty())
    {
       qDebug()<<"fail to load";
       return;
    }
    int height=src.rows;
    int width=src.cols;
    Mat dst=Mat::zeros(src.size(),src.type());
    float ala=1.2;
    float beta=30;
    for(int i=0;i<height;i++)
    {
        for(int j=0;j<width;j++)
        {
            if(src.channels()==3)
            {
                float b=src.at<Vec3b>(i,j)[0];
                float g=src.at<Vec3b>(i,j)[1];
                float r=src.at<Vec3b>(i,j)[2];
                dst.at<Vec3b>(i,j)[0]=saturate_cast<uchar>(ala*b+beta);
                dst.at<Vec3b>(i,j)[1]=saturate_cast<uchar>(ala*g+beta);
                dst.at<Vec3b>(i,j)[2]=saturate_cast<uchar>(ala*r+beta);
            }else
            {
                float b=src.at<uchar>(i,j);
                dst.at<uchar>(i,j)=saturate_cast<uchar>(ala*b+beta);
            }
        }
    }
    imshow("src",src);
    imshow("dst",dst);
    waitKey(-1);

需要注意的是在计算像素值的时候，一定要用saturate_cast，以保证像素值在0-255之间。

运行结果如图：

我们可以看到对比度和亮度是有一定的提升了，这里还可以去调节两个参数的值，使图像变得更加合适。