如何在C中调整OpenCV中的对比度？
我只是试图调整灰度图像中的对比度/亮度，用C中的Opencv突出显示该图像中的白色。我该怎么做？ 是否有任何function在opencv中完成此任务？
原始图片：
修改后的图片
提前致谢！
我认为你可以通过两种方式调整对比度：
1） 直方图均衡：
但是当我用你的图像尝试这个时，结果并不像你预期的那样。 请查看以下内容：
2） 阈值处理 ：
在这里，我将输入的每个像素值与任意值（我用了127 ）进行比较。 下面是在opencv中具有内置function的逻辑。 But remember, output is Binary image, not grayscale as you did.
If (input pixel value >= 127): ouput pixel value = 255 else: output pixel value = 0
以下是我得到的结果：
为此，您可以使用阈值function或比较function
3） 如果您必须将灰度图像作为输出，请执行以下操作 ：
（代码在OpenCV-Python中，但对于每个函数，opencv.itseez.com中提供了相应的C函数）
for each pixel in image: if pixel value >= 127: add 'x' to pixel value. else : subtract 'x' from pixel value.
（’x’是任意值。）因此亮像素和暗像素之间的差异增大。
img = cv2.imread('brain.jpg',0) bigmask = cv2.compare(img,np.uint8([127]),cv2.CMP_GE) smallmask = cv2.bitwise_not(bigmask) x = np.uint8([90]) big = cv2.add(img,x,mask = bigmask) small = cv2.subtract(img,x,mask = smallmask) res = cv2.add(big,small)
以下是获得的结果：
您还可以查看OpenCV CLAHE算法。 它不是全局均衡直方图，而是将图像分割成图块并在局部均衡，然后将它们拼接在一起。 这可以提供更好的结果。
使用OpenCV 3.0.0中的图像：
import cv2 inp = cv2.imread('inp.jpg',0) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0, tileGridSize=(8,8)) res = clahe.apply(inp) cv2.imwrite('res.jpg', res)
给了一些非常好的东西
在这里阅读更多相关内容，虽然它不是非常有用： http ： //docs.opencv.org/3.1.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html#gsc.tab=0