Opencv 图像增强算法 图像检测结果

本文主要是介绍Opencv 图像增强算法 图像检测结果，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本code通过直方图变换增强了图像对比度，实现了单通道图像增强。将图像灰度阈值拉伸到0-255，图像检测结果见底部

Keywords: 图像增强 增强对比度 直方图变换

int ImageStretchByHistogram(IplImage *src1,IplImage *dst1)
/*************************************************
Function:      通过直方图变换进行图像增强，将图像灰度的域值拉伸到0-255
src1:               单通道灰度图像                  
dst1:              同样大小的单通道灰度图像 
*************************************************/
{
assert(src1->width==dst1->width);
double p[256],p1[256],num[256];
memset(p,0,sizeof(p));
memset(p1,0,sizeof(p1));
memset(num,0,sizeof(num));
int height=src1->height;
int width=src1->width;
long wMulh = height * width;
//statistics
for(int x=0;x<src1->width;x++)
{
for(int y=0;y<src1-> height;y++){
uchar v=((uchar*)(src1->imageData + src1->widthStep*y))[x];
num[v]++;
}
}
//calculate probability
for(int i=0;i<256;i++)
{
p[i]=num[i]/wMulh;
}
//p1[i]=sum(p[j]);	j<=i;
for(int i=0;i<256;i++)
{
for(int k=0;k<=i;k++)
p1[i]+=p[k];
}
// histogram transformation
for(int x=0;x<src1->width;x++)
{
for(int y=0;y<src1-> height;y++){
uchar v=((uchar*)(src1->imageData + src1->widthStep*y))[x];
((uchar*)(dst1->imageData + dst1->widthStep*y))[x]= p1[v]*255+0.5;            
}
}
return 0;
}
void CCVMFCView::OnImageAdjustContrast()
{
if(workImg->nChannels>1)
OnColorToGray();
Invalidate();
dst=cvCreateImage(cvGetSize(workImg),workImg->depth,workImg->nChannels);
ImageStretchByHistogram(workImg,dst);
m_dibFlag=imageReplace(dst,&workImg);
Invalidate();
}

Experiment Result:

                                    原图灰度化

                                     检测结果1

                                灰度化并增强对比度

                                   检测结果2

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