- Changing the contrast and brightness of an image!
- Operations with images
pull/11942/head
catree
7 years ago
parent
a29d11240e
commit
c9fe6f1afe
12 changed files with 1200 additions and 169 deletions
@ -0,0 +1,180 @@ |
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/* Snippet code for Operations with images tutorial (not intended to be run but should built successfully) */ |
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#include "opencv2/core.hpp" |
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#include "opencv2/core/core_c.h" |
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#include "opencv2/imgcodecs.hpp" |
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#include "opencv2/imgproc.hpp" |
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#include "opencv2/highgui.hpp" |
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#include <iostream> |
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using namespace cv; |
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using namespace std; |
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int main(int,char**) |
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{ |
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std::string filename = ""; |
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// Input/Output
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{ |
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//! [Load an image from a file]
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Mat img = imread(filename); |
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//! [Load an image from a file]
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CV_UNUSED(img); |
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} |
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{ |
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//! [Load an image from a file in grayscale]
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Mat img = imread(filename, IMREAD_GRAYSCALE); |
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//! [Load an image from a file in grayscale]
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CV_UNUSED(img); |
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} |
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{ |
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Mat img(4,4,CV_8U); |
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//! [Save image]
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imwrite(filename, img); |
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//! [Save image]
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} |
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// Accessing pixel intensity values
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{ |
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Mat img(4,4,CV_8U); |
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int y = 0, x = 0; |
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{ |
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//! [Pixel access 1]
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Scalar intensity = img.at<uchar>(y, x); |
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//! [Pixel access 1]
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CV_UNUSED(intensity); |
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} |
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{ |
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//! [Pixel access 2]
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Scalar intensity = img.at<uchar>(Point(x, y)); |
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//! [Pixel access 2]
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CV_UNUSED(intensity); |
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} |
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{ |
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//! [Pixel access 3]
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Vec3b intensity = img.at<Vec3b>(y, x); |
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uchar blue = intensity.val[0]; |
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uchar green = intensity.val[1]; |
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uchar red = intensity.val[2]; |
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//! [Pixel access 3]
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CV_UNUSED(blue); |
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CV_UNUSED(green); |
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CV_UNUSED(red); |
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} |
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{ |
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//! [Pixel access 4]
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|
Vec3f intensity = img.at<Vec3f>(y, x); |
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float blue = intensity.val[0]; |
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float green = intensity.val[1]; |
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|
float red = intensity.val[2]; |
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//! [Pixel access 4]
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CV_UNUSED(blue); |
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CV_UNUSED(green); |
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CV_UNUSED(red); |
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} |
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{ |
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//! [Pixel access 5]
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|
img.at<uchar>(y, x) = 128; |
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//! [Pixel access 5]
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} |
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{ |
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int i = 0; |
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//! [Mat from points vector]
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vector<Point2f> points; |
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//... fill the array
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Mat pointsMat = Mat(points); |
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//! [Mat from points vector]
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||||||
|
//! [Point access]
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|
Point2f point = pointsMat.at<Point2f>(i, 0); |
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//! [Point access]
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CV_UNUSED(point); |
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|
} |
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} |
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|
// Memory management and reference counting
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{ |
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|
//! [Reference counting 1]
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|
std::vector<Point3f> points; |
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|
// .. fill the array
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||||||
|
Mat pointsMat = Mat(points).reshape(1); |
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|
//! [Reference counting 1]
|
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|
CV_UNUSED(pointsMat); |
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} |
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{ |
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|
//! [Reference counting 2]
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|
Mat img = imread("image.jpg"); |
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|
Mat img1 = img.clone(); |
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|
//! [Reference counting 2]
|
||||||
|
CV_UNUSED(img1); |
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|
} |
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|
{ |
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|
//! [Reference counting 3]
|
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|
Mat img = imread("image.jpg"); |
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|
Mat sobelx; |
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|
Sobel(img, sobelx, CV_32F, 1, 0); |
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|
//! [Reference counting 3]
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|
} |
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// Primitive operations
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{ |
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|
Mat img; |
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{ |
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|
//! [Set image to black]
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|
img = Scalar(0); |
||||||
|
//! [Set image to black]
|
||||||
|
} |
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{ |
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|
//! [Select ROI]
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||||||
|
Rect r(10, 10, 100, 100); |
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|
Mat smallImg = img(r); |
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|
//! [Select ROI]
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|
CV_UNUSED(smallImg); |
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|
} |
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|
} |
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|
{ |
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|
//! [C-API conversion]
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|
Mat img = imread("image.jpg"); |
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|
IplImage img1 = img; |
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|
CvMat m = img; |
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//! [C-API conversion]
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CV_UNUSED(img1); |
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|
CV_UNUSED(m); |
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|
} |
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{ |
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|
//! [BGR to Gray]
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|
Mat img = imread("image.jpg"); // loading a 8UC3 image
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|
Mat grey; |
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|
cvtColor(img, grey, COLOR_BGR2GRAY); |
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|
//! [BGR to Gray]
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} |
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|
{ |
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|
Mat dst, src; |
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|
//! [Convert to CV_32F]
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|
src.convertTo(dst, CV_32F); |
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|
//! [Convert to CV_32F]
|
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|
} |
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|
// Visualizing images
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{ |
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|
//! [imshow 1]
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|
Mat img = imread("image.jpg"); |
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namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE); |
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imshow("image", img); |
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|
waitKey(); |
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|
//! [imshow 1]
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} |
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{ |
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|
//! [imshow 2]
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|
Mat img = imread("image.jpg"); |
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|
Mat grey; |
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|
cvtColor(img, grey, COLOR_BGR2GRAY); |
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|
Mat sobelx; |
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|
Sobel(grey, sobelx, CV_32F, 1, 0); |
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|
double minVal, maxVal; |
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|
minMaxLoc(sobelx, &minVal, &maxVal); //find minimum and maximum intensities
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|
Mat draw; |
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|
sobelx.convertTo(draw, CV_8U, 255.0/(maxVal - minVal), -minVal * 255.0/(maxVal - minVal)); |
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|
namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE); |
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|
imshow("image", draw); |
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|
waitKey(); |
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|
//! [imshow 2]
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} |
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return 0; |
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} |
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@ -0,0 +1,86 @@ |
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import java.util.Scanner; |
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import org.opencv.core.Core; |
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import org.opencv.core.Mat; |
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|
import org.opencv.highgui.HighGui; |
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|
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; |
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|
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|
class BasicLinearTransforms { |
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|
private byte saturate(double val) { |
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int iVal = (int) Math.round(val); |
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|
iVal = iVal > 255 ? 255 : (iVal < 0 ? 0 : iVal); |
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return (byte) iVal; |
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} |
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public void run(String[] args) { |
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|
/// Read image given by user
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//! [basic-linear-transform-load]
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String imagePath = args.length > 0 ? args[0] : "../data/lena.jpg"; |
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|
Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath); |
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|
if (image.empty()) { |
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|
System.out.println("Empty image: " + imagePath); |
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|
System.exit(0); |
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|
} |
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|
//! [basic-linear-transform-load]
|
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|
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||||||
|
//! [basic-linear-transform-output]
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|
Mat newImage = Mat.zeros(image.size(), image.type()); |
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|
//! [basic-linear-transform-output]
|
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|
//! [basic-linear-transform-parameters]
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double alpha = 1.0; /*< Simple contrast control */ |
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int beta = 0; /*< Simple brightness control */ |
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/// Initialize values
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|
System.out.println(" Basic Linear Transforms "); |
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System.out.println("-------------------------"); |
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try (Scanner scanner = new Scanner(System.in)) { |
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|
System.out.print("* Enter the alpha value [1.0-3.0]: "); |
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alpha = scanner.nextDouble(); |
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|
System.out.print("* Enter the beta value [0-100]: "); |
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|
beta = scanner.nextInt(); |
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} |
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|
//! [basic-linear-transform-parameters]
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/// Do the operation newImage(i,j) = alpha*image(i,j) + beta
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/// Instead of these 'for' loops we could have used simply:
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/// image.convertTo(newImage, -1, alpha, beta);
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/// but we wanted to show you how to access the pixels :)
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|
//! [basic-linear-transform-operation]
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|
byte[] imageData = new byte[(int) (image.total()*image.channels())]; |
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image.get(0, 0, imageData); |
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byte[] newImageData = new byte[(int) (newImage.total()*newImage.channels())]; |
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|
for (int y = 0; y < image.rows(); y++) { |
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|
for (int x = 0; x < image.cols(); x++) { |
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|
for (int c = 0; c < image.channels(); c++) { |
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|
double pixelValue = imageData[(y * image.cols() + x) * image.channels() + c]; |
||||||
|
/// Java byte range is [-128, 127]
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|
pixelValue = pixelValue < 0 ? pixelValue + 256 : pixelValue; |
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newImageData[(y * image.cols() + x) * image.channels() + c] |
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= saturate(alpha * pixelValue + beta); |
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} |
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} |
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|
} |
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|
newImage.put(0, 0, newImageData); |
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|
//! [basic-linear-transform-operation]
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|
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||||||
|
//! [basic-linear-transform-display]
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|
/// Show stuff
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|
HighGui.imshow("Original Image", image); |
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|
HighGui.imshow("New Image", newImage); |
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|
|
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|
/// Wait until user press some key
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|
HighGui.waitKey(); |
||||||
|
//! [basic-linear-transform-display]
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|
System.exit(0); |
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|
} |
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|
} |
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public class BasicLinearTransformsDemo { |
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public static void main(String[] args) { |
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|
// Load the native OpenCV library
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|
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); |
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|
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new BasicLinearTransforms().run(args); |
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} |
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|
} |
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@ -0,0 +1,202 @@ |
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import java.awt.BorderLayout; |
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|
import java.awt.Container; |
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|
import java.awt.Image; |
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|
import java.awt.event.ActionEvent; |
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|
import java.awt.event.ActionListener; |
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import javax.swing.BoxLayout; |
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import javax.swing.ImageIcon; |
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|
import javax.swing.JCheckBox; |
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|
import javax.swing.JFrame; |
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|
import javax.swing.JLabel; |
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|
import javax.swing.JPanel; |
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|
import javax.swing.JSlider; |
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|
import javax.swing.event.ChangeEvent; |
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|
import javax.swing.event.ChangeListener; |
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|
|
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|
import org.opencv.core.Core; |
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|
import org.opencv.core.CvType; |
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|
import org.opencv.core.Mat; |
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|
import org.opencv.highgui.HighGui; |
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|
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; |
||||||
|
|
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|
class ChangingContrastBrightnessImage { |
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|
private static int MAX_VALUE_ALPHA = 500; |
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|
private static int MAX_VALUE_BETA_GAMMA = 200; |
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private static final String WINDOW_NAME = "Changing the contrast and brightness of an image demo"; |
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private static final String ALPHA_NAME = "Alpha gain (contrast)"; |
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private static final String BETA_NAME = "Beta bias (brightness)"; |
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private static final String GAMMA_NAME = "Gamma correction"; |
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private JFrame frame; |
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private Mat matImgSrc = new Mat(); |
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private JLabel imgSrcLabel; |
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private JLabel imgModifLabel; |
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private JPanel controlPanel; |
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|
private JPanel alphaBetaPanel; |
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|
private JPanel gammaPanel; |
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|
private double alphaValue = 1.0; |
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|
private double betaValue = 0.0; |
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|
private double gammaValue = 1.0; |
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private JCheckBox methodCheckBox; |
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private JSlider sliderAlpha; |
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|
private JSlider sliderBeta; |
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|
private JSlider sliderGamma; |
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public ChangingContrastBrightnessImage(String[] args) { |
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String imagePath = args.length > 0 ? args[0] : "../data/lena.jpg"; |
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|
matImgSrc = Imgcodecs.imread(imagePath); |
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|
if (matImgSrc.empty()) { |
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|
System.out.println("Empty image: " + imagePath); |
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|
System.exit(0); |
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|
} |
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// Create and set up the window.
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frame = new JFrame(WINDOW_NAME); |
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frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); |
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|
// Set up the content pane.
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Image img = HighGui.toBufferedImage(matImgSrc); |
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|
addComponentsToPane(frame.getContentPane(), img); |
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// Use the content pane's default BorderLayout. No need for
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|
// setLayout(new BorderLayout());
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|
// Display the window.
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frame.pack(); |
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|
frame.setVisible(true); |
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|
} |
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private void addComponentsToPane(Container pane, Image img) { |
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|
if (!(pane.getLayout() instanceof BorderLayout)) { |
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|
pane.add(new JLabel("Container doesn't use BorderLayout!")); |
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|
return; |
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} |
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|
controlPanel = new JPanel(); |
||||||
|
controlPanel.setLayout(new BoxLayout(controlPanel, BoxLayout.PAGE_AXIS)); |
||||||
|
|
||||||
|
methodCheckBox = new JCheckBox("Do gamma correction"); |
||||||
|
methodCheckBox.addActionListener(new ActionListener() { |
||||||
|
@Override |
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public void actionPerformed(ActionEvent e) { |
||||||
|
JCheckBox cb = (JCheckBox) e.getSource(); |
||||||
|
if (cb.isSelected()) { |
||||||
|
controlPanel.remove(alphaBetaPanel); |
||||||
|
controlPanel.add(gammaPanel); |
||||||
|
performGammaCorrection(); |
||||||
|
frame.revalidate(); |
||||||
|
frame.repaint(); |
||||||
|
frame.pack(); |
||||||
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} else { |
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|
controlPanel.remove(gammaPanel); |
||||||
|
controlPanel.add(alphaBetaPanel); |
||||||
|
performLinearTransformation(); |
||||||
|
frame.revalidate(); |
||||||
|
frame.repaint(); |
||||||
|
frame.pack(); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
}); |
||||||
|
controlPanel.add(methodCheckBox); |
||||||
|
|
||||||
|
alphaBetaPanel = new JPanel(); |
||||||
|
alphaBetaPanel.setLayout(new BoxLayout(alphaBetaPanel, BoxLayout.PAGE_AXIS)); |
||||||
|
alphaBetaPanel.add(new JLabel(ALPHA_NAME)); |
||||||
|
sliderAlpha = new JSlider(0, MAX_VALUE_ALPHA, 100); |
||||||
|
sliderAlpha.setMajorTickSpacing(50); |
||||||
|
sliderAlpha.setMinorTickSpacing(10); |
||||||
|
sliderAlpha.setPaintTicks(true); |
||||||
|
sliderAlpha.setPaintLabels(true); |
||||||
|
sliderAlpha.addChangeListener(new ChangeListener() { |
||||||
|
@Override |
||||||
|
public void stateChanged(ChangeEvent e) { |
||||||
|
alphaValue = sliderAlpha.getValue() / 100.0; |
||||||
|
performLinearTransformation(); |
||||||
|
} |
||||||
|
}); |
||||||
|
alphaBetaPanel.add(sliderAlpha); |
||||||
|
|
||||||
|
alphaBetaPanel.add(new JLabel(BETA_NAME)); |
||||||
|
sliderBeta = new JSlider(0, MAX_VALUE_BETA_GAMMA, 100); |
||||||
|
sliderBeta.setMajorTickSpacing(20); |
||||||
|
sliderBeta.setMinorTickSpacing(5); |
||||||
|
sliderBeta.setPaintTicks(true); |
||||||
|
sliderBeta.setPaintLabels(true); |
||||||
|
sliderBeta.addChangeListener(new ChangeListener() { |
||||||
|
@Override |
||||||
|
public void stateChanged(ChangeEvent e) { |
||||||
|
betaValue = sliderBeta.getValue() - 100; |
||||||
|
performLinearTransformation(); |
||||||
|
} |
||||||
|
}); |
||||||
|
alphaBetaPanel.add(sliderBeta); |
||||||
|
controlPanel.add(alphaBetaPanel); |
||||||
|
|
||||||
|
gammaPanel = new JPanel(); |
||||||
|
gammaPanel.setLayout(new BoxLayout(gammaPanel, BoxLayout.PAGE_AXIS)); |
||||||
|
gammaPanel.add(new JLabel(GAMMA_NAME)); |
||||||
|
sliderGamma = new JSlider(0, MAX_VALUE_BETA_GAMMA, 100); |
||||||
|
sliderGamma.setMajorTickSpacing(20); |
||||||
|
sliderGamma.setMinorTickSpacing(5); |
||||||
|
sliderGamma.setPaintTicks(true); |
||||||
|
sliderGamma.setPaintLabels(true); |
||||||
|
sliderGamma.addChangeListener(new ChangeListener() { |
||||||
|
@Override |
||||||
|
public void stateChanged(ChangeEvent e) { |
||||||
|
gammaValue = sliderGamma.getValue() / 100.0; |
||||||
|
performGammaCorrection(); |
||||||
|
} |
||||||
|
}); |
||||||
|
gammaPanel.add(sliderGamma); |
||||||
|
|
||||||
|
pane.add(controlPanel, BorderLayout.PAGE_START); |
||||||
|
JPanel framePanel = new JPanel(); |
||||||
|
imgSrcLabel = new JLabel(new ImageIcon(img)); |
||||||
|
framePanel.add(imgSrcLabel); |
||||||
|
imgModifLabel = new JLabel(new ImageIcon(img)); |
||||||
|
framePanel.add(imgModifLabel); |
||||||
|
pane.add(framePanel, BorderLayout.CENTER); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
private void performLinearTransformation() { |
||||||
|
Mat img = new Mat(); |
||||||
|
matImgSrc.convertTo(img, -1, alphaValue, betaValue); |
||||||
|
imgModifLabel.setIcon(new ImageIcon(HighGui.toBufferedImage(img))); |
||||||
|
frame.repaint(); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
private byte saturate(double val) { |
||||||
|
int iVal = (int) Math.round(val); |
||||||
|
iVal = iVal > 255 ? 255 : (iVal < 0 ? 0 : iVal); |
||||||
|
return (byte) iVal; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
private void performGammaCorrection() { |
||||||
|
//! [changing-contrast-brightness-gamma-correction]
|
||||||
|
Mat lookUpTable = new Mat(1, 256, CvType.CV_8U); |
||||||
|
byte[] lookUpTableData = new byte[(int) (lookUpTable.total()*lookUpTable.channels())]; |
||||||
|
for (int i = 0; i < lookUpTable.cols(); i++) { |
||||||
|
lookUpTableData[i] = saturate(Math.pow(i / 255.0, gammaValue) * 255.0); |
||||||
|
} |
||||||
|
lookUpTable.put(0, 0, lookUpTableData); |
||||||
|
Mat img = new Mat(); |
||||||
|
Core.LUT(matImgSrc, lookUpTable, img); |
||||||
|
//! [changing-contrast-brightness-gamma-correction]
|
||||||
|
|
||||||
|
imgModifLabel.setIcon(new ImageIcon(HighGui.toBufferedImage(img))); |
||||||
|
frame.repaint(); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
public class ChangingContrastBrightnessImageDemo { |
||||||
|
public static void main(String[] args) { |
||||||
|
// Load the native OpenCV library
|
||||||
|
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); |
||||||
|
|
||||||
|
// Schedule a job for the event dispatch thread:
|
||||||
|
// creating and showing this application's GUI.
|
||||||
|
javax.swing.SwingUtilities.invokeLater(new Runnable() { |
||||||
|
@Override |
||||||
|
public void run() { |
||||||
|
new ChangingContrastBrightnessImage(args); |
||||||
|
} |
||||||
|
}); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
@ -0,0 +1,130 @@ |
|||||||
|
import java.util.Arrays; |
||||||
|
|
||||||
|
import org.opencv.core.Core; |
||||||
|
import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult; |
||||||
|
import org.opencv.core.CvType; |
||||||
|
import org.opencv.core.Mat; |
||||||
|
import org.opencv.core.Rect; |
||||||
|
import org.opencv.highgui.HighGui; |
||||||
|
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; |
||||||
|
import org.opencv.imgproc.Imgproc; |
||||||
|
|
||||||
|
public class MatOperations { |
||||||
|
@SuppressWarnings("unused") |
||||||
|
public static void main(String[] args) { |
||||||
|
/* Snippet code for Operations with images tutorial (not intended to be run) */ |
||||||
|
|
||||||
|
// Load the native OpenCV library
|
||||||
|
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); |
||||||
|
|
||||||
|
String filename = ""; |
||||||
|
// Input/Output
|
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [Load an image from a file]
|
||||||
|
Mat img = Imgcodecs.imread(filename); |
||||||
|
//! [Load an image from a file]
|
||||||
|
} |
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [Load an image from a file in grayscale]
|
||||||
|
Mat img = Imgcodecs.imread(filename, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE); |
||||||
|
//! [Load an image from a file in grayscale]
|
||||||
|
} |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat img = new Mat(4, 4, CvType.CV_8U); |
||||||
|
//! [Save image]
|
||||||
|
Imgcodecs.imwrite(filename, img); |
||||||
|
//! [Save image]
|
||||||
|
} |
||||||
|
// Accessing pixel intensity values
|
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat img = new Mat(4, 4, CvType.CV_8U); |
||||||
|
int y = 0, x = 0; |
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [Pixel access 1]
|
||||||
|
byte[] imgData = new byte[(int) (img.total() * img.channels())]; |
||||||
|
img.get(0, 0, imgData); |
||||||
|
byte intensity = imgData[y * img.cols() + x]; |
||||||
|
//! [Pixel access 1]
|
||||||
|
} |
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [Pixel access 5]
|
||||||
|
byte[] imgData = new byte[(int) (img.total() * img.channels())]; |
||||||
|
imgData[y * img.cols() + x] = (byte) 128; |
||||||
|
img.put(0, 0, imgData); |
||||||
|
//! [Pixel access 5]
|
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
} |
||||||
|
// Memory management and reference counting
|
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [Reference counting 2]
|
||||||
|
Mat img = Imgcodecs.imread("image.jpg"); |
||||||
|
Mat img1 = img.clone(); |
||||||
|
//! [Reference counting 2]
|
||||||
|
} |
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [Reference counting 3]
|
||||||
|
Mat img = Imgcodecs.imread("image.jpg"); |
||||||
|
Mat sobelx = new Mat(); |
||||||
|
Imgproc.Sobel(img, sobelx, CvType.CV_32F, 1, 0); |
||||||
|
//! [Reference counting 3]
|
||||||
|
} |
||||||
|
// Primitive operations
|
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat img = new Mat(400, 400, CvType.CV_8UC3); |
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [Set image to black]
|
||||||
|
byte[] imgData = new byte[(int) (img.total() * img.channels())]; |
||||||
|
Arrays.fill(imgData, (byte) 0); |
||||||
|
img.put(0, 0, imgData); |
||||||
|
//! [Set image to black]
|
||||||
|
} |
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [Select ROI]
|
||||||
|
Rect r = new Rect(10, 10, 100, 100); |
||||||
|
Mat smallImg = img.submat(r); |
||||||
|
//! [Select ROI]
|
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [BGR to Gray]
|
||||||
|
Mat img = Imgcodecs.imread("image.jpg"); // loading a 8UC3 image
|
||||||
|
Mat grey = new Mat(); |
||||||
|
Imgproc.cvtColor(img, grey, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); |
||||||
|
//! [BGR to Gray]
|
||||||
|
} |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat dst = new Mat(), src = new Mat(); |
||||||
|
//! [Convert to CV_32F]
|
||||||
|
src.convertTo(dst, CvType.CV_32F); |
||||||
|
//! [Convert to CV_32F]
|
||||||
|
} |
||||||
|
// Visualizing images
|
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [imshow 1]
|
||||||
|
Mat img = Imgcodecs.imread("image.jpg"); |
||||||
|
HighGui.namedWindow("image", HighGui.WINDOW_AUTOSIZE); |
||||||
|
HighGui.imshow("image", img); |
||||||
|
HighGui.waitKey(); |
||||||
|
//! [imshow 1]
|
||||||
|
} |
||||||
|
{ |
||||||
|
//! [imshow 2]
|
||||||
|
Mat img = Imgcodecs.imread("image.jpg"); |
||||||
|
Mat grey = new Mat(); |
||||||
|
Imgproc.cvtColor(img, grey, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); |
||||||
|
Mat sobelx = new Mat(); |
||||||
|
Imgproc.Sobel(grey, sobelx, CvType.CV_32F, 1, 0); |
||||||
|
MinMaxLocResult res = Core.minMaxLoc(sobelx); // find minimum and maximum intensities
|
||||||
|
Mat draw = new Mat(); |
||||||
|
double maxVal = res.maxVal, minVal = res.minVal; |
||||||
|
sobelx.convertTo(draw, CvType.CV_8U, 255.0 / (maxVal - minVal), -minVal * 255.0 / (maxVal - minVal)); |
||||||
|
HighGui.namedWindow("image", HighGui.WINDOW_AUTOSIZE); |
||||||
|
HighGui.imshow("image", draw); |
||||||
|
HighGui.waitKey(); |
||||||
|
//! [imshow 2]
|
||||||
|
} |
||||||
|
System.exit(0); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
} |
||||||
@ -0,0 +1,92 @@ |
|||||||
|
from __future__ import division |
||||||
|
import cv2 as cv |
||||||
|
import numpy as np |
||||||
|
|
||||||
|
# Snippet code for Operations with images tutorial (not intended to be run) |
||||||
|
|
||||||
|
def load(): |
||||||
|
# Input/Output |
||||||
|
filename = 'img.jpg' |
||||||
|
## [Load an image from a file] |
||||||
|
img = cv.imread(filename) |
||||||
|
## [Load an image from a file] |
||||||
|
|
||||||
|
## [Load an image from a file in grayscale] |
||||||
|
img = cv.imread(filename, cv.IMREAD_GRAYSCALE) |
||||||
|
## [Load an image from a file in grayscale] |
||||||
|
|
||||||
|
## [Save image] |
||||||
|
cv.imwrite(filename, img) |
||||||
|
## [Save image] |
||||||
|
|
||||||
|
def access_pixel(): |
||||||
|
# Accessing pixel intensity values |
||||||
|
img = np.empty((4,4,3), np.uint8) |
||||||
|
y = 0 |
||||||
|
x = 0 |
||||||
|
## [Pixel access 1] |
||||||
|
intensity = img[y,x] |
||||||
|
## [Pixel access 1] |
||||||
|
|
||||||
|
## [Pixel access 3] |
||||||
|
blue = img[y,x,0] |
||||||
|
green = img[y,x,1] |
||||||
|
red = img[y,x,2] |
||||||
|
## [Pixel access 3] |
||||||
|
|
||||||
|
## [Pixel access 5] |
||||||
|
img[y,x] = 128 |
||||||
|
## [Pixel access 5] |
||||||
|
|
||||||
|
def reference_counting(): |
||||||
|
# Memory management and reference counting |
||||||
|
## [Reference counting 2] |
||||||
|
img = cv.imread('image.jpg') |
||||||
|
img1 = np.copy(img) |
||||||
|
## [Reference counting 2] |
||||||
|
|
||||||
|
## [Reference counting 3] |
||||||
|
img = cv.imread('image.jpg') |
||||||
|
sobelx = cv.Sobel(img, cv.CV_32F, 1, 0); |
||||||
|
## [Reference counting 3] |
||||||
|
|
||||||
|
def primitive_operations(): |
||||||
|
img = np.empty((4,4,3), np.uint8) |
||||||
|
## [Set image to black] |
||||||
|
img[:] = 0 |
||||||
|
## [Set image to black] |
||||||
|
|
||||||
|
## [Select ROI] |
||||||
|
smallImg = img[10:110,10:110] |
||||||
|
## [Select ROI] |
||||||
|
|
||||||
|
## [BGR to Gray] |
||||||
|
img = cv.imread('image.jpg') |
||||||
|
grey = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) |
||||||
|
## [BGR to Gray] |
||||||
|
|
||||||
|
src = np.ones((4,4), np.uint8) |
||||||
|
## [Convert to CV_32F] |
||||||
|
dst = src.astype(np.float32) |
||||||
|
## [Convert to CV_32F] |
||||||
|
|
||||||
|
def visualize_images(): |
||||||
|
## [imshow 1] |
||||||
|
img = cv.imread('image.jpg') |
||||||
|
cv.namedWindow('image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) |
||||||
|
cv.imshow('image', img) |
||||||
|
cv.waitKey() |
||||||
|
## [imshow 1] |
||||||
|
|
||||||
|
## [imshow 2] |
||||||
|
img = cv.imread('image.jpg') |
||||||
|
grey = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) |
||||||
|
sobelx = cv.Sobel(grey, cv.CV_32F, 1, 0) |
||||||
|
# find minimum and maximum intensities |
||||||
|
minVal = np.amin(sobelx) |
||||||
|
maxVal = np.amax(sobelx) |
||||||
|
draw = cv.convertScaleAbs(sobelx, alpha=255.0/(maxVal - minVal), beta=-minVal * 255.0/(maxVal - minVal)) |
||||||
|
cv.namedWindow('image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) |
||||||
|
cv.imshow('image', draw) |
||||||
|
cv.waitKey() |
||||||
|
## [imshow 2] |
||||||
@ -0,0 +1,55 @@ |
|||||||
|
from __future__ import print_function |
||||||
|
from builtins import input |
||||||
|
import cv2 as cv |
||||||
|
import numpy as np |
||||||
|
import argparse |
||||||
|
|
||||||
|
# Read image given by user |
||||||
|
## [basic-linear-transform-load] |
||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser(description='Code for Changing the contrast and brightness of an image! tutorial.') |
||||||
|
parser.add_argument('--input', help='Path to input image.', default='../data/lena.jpg') |
||||||
|
args = parser.parse_args() |
||||||
|
|
||||||
|
image = cv.imread(args.input) |
||||||
|
if image is None: |
||||||
|
print('Could not open or find the image: ', args.input) |
||||||
|
exit(0) |
||||||
|
## [basic-linear-transform-load] |
||||||
|
|
||||||
|
## [basic-linear-transform-output] |
||||||
|
new_image = np.zeros(image.shape, image.dtype) |
||||||
|
## [basic-linear-transform-output] |
||||||
|
|
||||||
|
## [basic-linear-transform-parameters] |
||||||
|
alpha = 1.0 # Simple contrast control |
||||||
|
beta = 0 # Simple brightness control |
||||||
|
|
||||||
|
# Initialize values |
||||||
|
print(' Basic Linear Transforms ') |
||||||
|
print('-------------------------') |
||||||
|
try: |
||||||
|
alpha = float(input('* Enter the alpha value [1.0-3.0]: ')) |
||||||
|
beta = int(input('* Enter the beta value [0-100]: ')) |
||||||
|
except ValueError: |
||||||
|
print('Error, not a number') |
||||||
|
## [basic-linear-transform-parameters] |
||||||
|
|
||||||
|
# Do the operation new_image(i,j) = alpha*image(i,j) + beta |
||||||
|
# Instead of these 'for' loops we could have used simply: |
||||||
|
# new_image = cv.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta) |
||||||
|
# but we wanted to show you how to access the pixels :) |
||||||
|
## [basic-linear-transform-operation] |
||||||
|
for y in range(image.shape[0]): |
||||||
|
for x in range(image.shape[1]): |
||||||
|
for c in range(image.shape[2]): |
||||||
|
new_image[y,x,c] = np.clip(alpha*image[y,x,c] + beta, 0, 255) |
||||||
|
## [basic-linear-transform-operation] |
||||||
|
|
||||||
|
## [basic-linear-transform-display] |
||||||
|
# Show stuff |
||||||
|
cv.imshow('Original Image', image) |
||||||
|
cv.imshow('New Image', new_image) |
||||||
|
|
||||||
|
# Wait until user press some key |
||||||
|
cv.waitKey() |
||||||
|
## [basic-linear-transform-display] |
||||||
@ -0,0 +1,74 @@ |
|||||||
|
from __future__ import print_function |
||||||
|
from __future__ import division |
||||||
|
import cv2 as cv |
||||||
|
import numpy as np |
||||||
|
import argparse |
||||||
|
|
||||||
|
alpha = 1.0 |
||||||
|
alpha_max = 500 |
||||||
|
beta = 0 |
||||||
|
beta_max = 200 |
||||||
|
gamma = 1.0 |
||||||
|
gamma_max = 200 |
||||||
|
|
||||||
|
def basicLinearTransform(): |
||||||
|
res = cv.convertScaleAbs(img_original, alpha=alpha, beta=beta) |
||||||
|
img_corrected = cv.hconcat([img_original, res]) |
||||||
|
cv.imshow("Brightness and contrast adjustments", img_corrected) |
||||||
|
|
||||||
|
def gammaCorrection(): |
||||||
|
## [changing-contrast-brightness-gamma-correction] |
||||||
|
lookUpTable = np.empty((1,256), np.uint8) |
||||||
|
for i in range(256): |
||||||
|
lookUpTable[0,i] = np.clip(pow(i / 255.0, gamma) * 255.0, 0, 255) |
||||||
|
|
||||||
|
res = cv.LUT(img_original, lookUpTable) |
||||||
|
## [changing-contrast-brightness-gamma-correction] |
||||||
|
|
||||||
|
img_gamma_corrected = cv.hconcat([img_original, res]); |
||||||
|
cv.imshow("Gamma correction", img_gamma_corrected); |
||||||
|
|
||||||
|
def on_linear_transform_alpha_trackbar(val): |
||||||
|
global alpha |
||||||
|
alpha = val / 100 |
||||||
|
basicLinearTransform() |
||||||
|
|
||||||
|
def on_linear_transform_beta_trackbar(val): |
||||||
|
global beta |
||||||
|
beta = val - 100 |
||||||
|
basicLinearTransform() |
||||||
|
|
||||||
|
def on_gamma_correction_trackbar(val): |
||||||
|
global gamma |
||||||
|
gamma = val / 100 |
||||||
|
gammaCorrection() |
||||||
|
|
||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser(description='Code for Changing the contrast and brightness of an image! tutorial.') |
||||||
|
parser.add_argument('--input', help='Path to input image.', default='../data/lena.jpg') |
||||||
|
args = parser.parse_args() |
||||||
|
|
||||||
|
img_original = cv.imread(args.input) |
||||||
|
if img_original is None: |
||||||
|
print('Could not open or find the image: ', args.input) |
||||||
|
exit(0) |
||||||
|
|
||||||
|
img_corrected = np.empty((img_original.shape[0], img_original.shape[1]*2, img_original.shape[2]), img_original.dtype) |
||||||
|
img_gamma_corrected = np.empty((img_original.shape[0], img_original.shape[1]*2, img_original.shape[2]), img_original.dtype) |
||||||
|
|
||||||
|
img_corrected = cv.hconcat([img_original, img_original]) |
||||||
|
img_gamma_corrected = cv.hconcat([img_original, img_original]) |
||||||
|
|
||||||
|
cv.namedWindow('Brightness and contrast adjustments') |
||||||
|
cv.namedWindow('Gamma correction') |
||||||
|
|
||||||
|
alpha_init = int(alpha *100) |
||||||
|
cv.createTrackbar('Alpha gain (contrast)', 'Brightness and contrast adjustments', alpha_init, alpha_max, on_linear_transform_alpha_trackbar) |
||||||
|
beta_init = beta + 100 |
||||||
|
cv.createTrackbar('Beta bias (brightness)', 'Brightness and contrast adjustments', beta_init, beta_max, on_linear_transform_beta_trackbar) |
||||||
|
gamma_init = int(gamma * 100) |
||||||
|
cv.createTrackbar('Gamma correction', 'Gamma correction', gamma_init, gamma_max, on_gamma_correction_trackbar) |
||||||
|
|
||||||
|
on_linear_transform_alpha_trackbar(alpha_init) |
||||||
|
on_gamma_correction_trackbar(gamma_init) |
||||||
|
|
||||||
|
cv.waitKey() |
||||||
Loading…
Reference in new issue