【Opencv3+Python3入门（7）调整对比度与亮度使用createTrackbar()滑动条】

在Opencv中封装了许多函数，而这些函数的调用形式通常都是以cv.×××等命名的，根据意思来进行判断就能够判断出来个大概。

 

图像调整对比度与亮度：

#7,调整图片对比度和亮度
import cv2 as cv
import numpy as np

def contrast_Ratio_brightness(image,a,g):
    #a为对比度，g为亮度
    h,w,c=image.shape
    #建立一个全白色图像。
    mask=np.zeros([h,w,c],image.dtype)
    #cv.addWeighted函数对两张图片线性加权叠加
    dstImage=cv.addWeighted(image,a,mask,1-a,g)
    cv.imshow("dstImage",dstImage)
srcImage4=cv.imread(r'F:\OutputResult\SrcImage\saber18.jpg',-1)
print(srcImage4.shape)
cv.imshow("Saber",srcImage4)
contrast_Ratio_brightness(srcImage4,1.8,10)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

函数说明：

cv.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])，计算两个数组的加权和。

src1：参数src1第一个输入数组。

alpha：第一个数组元素的参数alpha权重。

src2：参数src2与src1大小和通道号相同的第二个输入数组。

beta：第二个数组元素的参数beta权重。

gamma：将参数gamma scalar添加到每一个和中。

dst：输出与输入阵列具备相同大小和通道数的dst输出阵列。

dtype：输出数组的可选深度；当两个输入数组的深度相同时，dtype能够设置为-1，至关于src1.depth（）。

程序结果：

cv.createTrackbar()滑动条的使用：

在上面的对比度与亮度调节过程当中，我但愿用一个滑动条来动态地修改两者的值，而不是每一次修改都须要重新输入。此时，就须要应用Opencv中的滑动条建立的函数cv.createTrackbar()函数。

有一个问题就是滑动条每次滑动变动的最小单位为1，我试了若是初值设置为小数就报错了。

一个滑动条只能用于一个参数，若是须要改变多个参数，可使用多个滑动条

createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange)

参数一：trackbarName：滑动空间的名称；

参数二：windowName：滑动空间用于依附的图像窗口的名称；

参数三：value：初始化阈值；

参数四：count：滑动控件的刻度范围；最小值默认为0。

参数五：onChange是回调函数（所谓回调函数即每次修改滑动条后，须要传入新变量的函数）的名称，其定义以下：

onchange：void foo（int，void*）。

其中第一个参数是滑动条位置，第二个参数是用户数据（请参见下一个参数）。若是回调是空指针，则不调用回调，但只更新值

用户数据：按原样传递给回调的用户数据。它能够用来处理滑动条事件而不使用全局变量。

注意：须要在回调函数内部采用函数cv.getTrackbarPos获取滑动条位置处的值，否则若是存在多个滑动条时，函数没法获取更新后的参数值。

 

import cv2 as cv
import numpy as np

def contrast_Ratio_brightness(arg):
    #arg参数：为接收新变量地址
    #a为对比度，g为亮度
    #cv.getTrackbarPos获取滑动条位置处的值
    #第一个参数为滑动条1的名称，第二个参数为窗口的名称。
    a = cv.getTrackbarPos(trackbarName1, windowName)
    g = cv.getTrackbarPos(trackbarName2, windowName)
    h,w,c=image.shape
    mask=np.zeros([h,w,c],image.dtype)
    #cv.addWeighted函数对两张图片线性加权叠加
    dstImage=cv.addWeighted(image,a,mask,1-a,g)
    cv.imshow("dstImage",dstImage)
image=cv.imread(r'F:\OutputResult\SrcImage\saber18.jpg')
cv.imshow("Saber",image)
trackbarName1="Ratio_a"
trackbarName2="Bright_g"
windowName="dstImage"
a=1#设置a的初值。
g=10#设置g的初值。
count1=20#设置a的最大值
count2=50#设置g的最大值
#给滑动窗口命名，该步骤不能缺乏！并且必须和须要显示的滑动条窗口名称一致。
cv.namedWindow(windowName)

#第一个参数为滑动条名称，第二个参数为窗口名称，
#第三个参数为滑动条参数，第四个为其最大值，第五个为须要调用的函数名称。
cv.createTrackbar(trackbarName1, windowName,a,count1,contrast_Ratio_brightness)
cv.createTrackbar(trackbarName2, windowName,g,count2,contrast_Ratio_brightness)
#下面这步调用函数，也不能缺乏。
contrast_Ratio_brightness(0)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

 

运行结果：

 

参考博客：

https://blog.csdn.net/u012005313/article/details/69675803

https://docs.opencv.org/2.4.11/modules/highgui/doc/user_interface.html#createtrackbar