平台：Windows 10 20H2
Visual Studio 2015
OpenCV 4.5.3

本文内容节选自《数字图像处理》第三版
C++源码修改自C++数字图像处理（1）-伽马变换 —— 图像大师

概念

C++源码

变换函数

//函数名：gammaTransformation
//作用：实现伽马变换
//参数：
//matInput：输入图像
//fGamma : 伽马值
//fC ： C值（缩放系数）
//返回值 ：变换后的图像
Mat gammaTransformation(cv::Mat matInput, float fGamma, float fC = 1.0f)
{
    Mat chRGB[3];
    Mat matOutput[3];
    Mat output = matInput.clone();
    split(matInput, chRGB);
    for (unsigned char k = 0; k < 3; ++k)
    {
        //构造输出图像
        matOutput[k] = cv::Mat::zeros(chRGB[k].rows, chRGB[k].cols, chRGB[k].type());

        //循环中尽量避免除法
        float fNormalFactor = 1.0f / 255.0f;
        for (size_t r = 0; r < chRGB[k].rows; r++)
        {
            unsigned char_ pInput = chRGB[k].data + r _ chRGB[k].step[0];
            unsigned char_ pOutput = matOutput[k].data + r _ matOutput[k].step[0];
            for (size_t c = 0; c < chRGB[k].cols; c++)
            {
                //gamma变换
                float fOutput = std::pow(pInput[c] _ fNormalFactor, fGamma) _ fC;
                //数值溢出判断
                fOutput = fOutput > 1.0f ? 1.0f : fOutput;
                //输出
                pOutput[c] = static_cast<unsigned char>(fOutput _ 255.0f);
            }
        }
    }
    merge(matOutput, 3, output);
    return output;
}

主函数

图片路径根据实际情况调整，注意反斜杠是转义字符的开头，故“\”应替换为“\”

int main(int argc, char _ argv[])
{
    string GammaPic = “Gamma=”;
    float Gamma = 0.5;

    Mat Image = imread(“D:\Work\OpenCV\Workplace\Test_1\1.jpg”);

    imshow(“原图”, Image);
    imshow(GammaPic + to_string(Gamma) + “变换后”, gammaTransformation(Image, Gamma));

    waitKey(0);

    return 0;
}

效果

Gamma = 0.5 时

Gamma = 2 时

完整源码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

//函数名：gammaTransformation
//作用：实现伽马变换
//参数：
//matInput：输入图像
//fGamma : 伽马值
//fC ： C值（缩放系数）
//返回值 ：变换后的图像
Mat gammaTransformation(cv::Mat matInput, float fGamma, float fC = 1.0f)
{
    Mat chRGB[3];
    Mat matOutput[3];
    Mat output = matInput.clone();
    split(matInput, chRGB);
    for (unsigned char k = 0; k < 3; ++k)
    {
        //构造输出图像
        matOutput[k] = cv::Mat::zeros(chRGB[k].rows, chRGB[k].cols, chRGB[k].type());

        //循环中尽量避免除法
        float fNormalFactor = 1.0f / 255.0f;
        for (size_t r = 0; r < chRGB[k].rows; r++)
        {
            unsigned char_ pInput = chRGB[k].data + r _ chRGB[k].step[0];
            unsigned char_ pOutput = matOutput[k].data + r _ matOutput[k].step[0];
            for (size_t c = 0; c < chRGB[k].cols; c++)
            {
                //gamma变换
                float fOutput = std::pow(pInput[c] _ fNormalFactor, fGamma) _ fC;
                //数值溢出判断
                fOutput = fOutput > 1.0f ? 1.0f : fOutput;
                //输出
                pOutput[c] = static_cast<unsigned char>(fOutput _ 255.0f);
            }
        }
    }
    merge(matOutput, 3, output);
    return output;
}

int main(int argc, char _ argv[])
{
    string GammaPic = “Gamma=”;
    float Gamma = 2;

    Mat Image = imread(“D:\Work\OpenCV\Workplace\Test_1\1.jpg”);

    imshow(“原图”, Image);
    imshow(GammaPic + to_string(Gamma) + “变换后”, gammaTransformation(Image, Gamma));

    waitKey(0);

    return 0;
}

=>