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基于opencv对图像的预处理 问题描述本次设计是基于opencv结合c++语言实现的对图像的预处理，opencv是用于开发实时的图像处理、计算机视觉及模式识别程序；其中图像的预处理也就是利用opencv对图像进行简单的编辑操作；例如对图像的对比度、亮度、饱和度进行调节，同时还可以对图像进行缩放和旋转，这些都是图像预处理简单的处理方法；首先通过opencv加载一幅原型图像，显示出来；设置五个滑动控制按钮，当拖动按钮时，对比度、亮度、饱和度的大小也会随之改变，也可以通过同样的方式调节缩放的比例和旋转的角度，来控制图像，对图像进行处理，显示出符合调节要求的图像，进行对比观察他们的之间的变化。模块划分此次设计的模块分为五个模块，滑动控制模块、对比度和亮度调节模块、饱和度调节模块、缩放调节模块、旋转调节模块，他们之间的关系如下所示： 调用 调用 调用 调用 滑动控制模块对比度和亮度调节模块 饱和度调节模块 缩放调节模块 旋转调节模块 图一、各个模块关系图滑动控制模块处于主函数之中，是整个设计的核心部分，通过createTrackbar创建五个滑动控制按钮并且调用每个模块实现对图像相应的调节。算法设计（1）滑动控制：滑动控制是整个设计的核心部分，通过创建滑动控制按钮调节大小来改变相应的数据，进行调用函数实现对图像的编辑，滑动控制是利用createTrackbar()，函数中包括了滑动控制的名称，滑动控制显示在什么窗口上，滑动变量的地址和它调节的最大范围，以及每个控制按钮应该调用什么函数实现什么功能；对比度和亮度的调节：对比度和亮度的调节的原理是依照线性理论，它的公式如下所示：g(x)=a* f(x) +b，其中f(x)表示源图像的像素，g(x)表示输出图像的像素，参数a（需要满足a0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度；饱和度的调节： 饱和度调节利用cvCvtColor( src_image, dst_image, CV_BGR2HSV )将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，其中“H=Hue”表示色调，“S=Saturation”表示饱和度，“V=Value ”表示纯度；所以饱和度的调节只需要调节S的大小，H和V的值不需要做任何的改变； 旋转的调节：旋转是以某参考点为圆心，将图像的个点（x，y）围绕圆心转动一个逆时针角度θ，变为新的坐标（x1,y1）,x1=rcos(α+θ)，y1=rsin(α+θ)，其中r是图像的极径，α是图像与水平的坐标的角度的大小；缩放的调节：首先得到源图像的宽度x和高度y，变换后新的图像的宽度和高度分别为x1和y1，x1=x*f，y1=y*f，其中f是缩放因子；4.函数功能描述主函数main（）用来设置滑动控制按钮，当鼠标拖动按钮可以得到相应的数据大小，实现手动控制的功能，当鼠标拖动对比度和亮度调节是，主函数调用对比度和亮度调节函数，类似这样分别对每个功能模块实现调用；对比度和亮度调节函数ContrastAndBright()，当鼠标拖动对比度和亮度时将对比度和亮度的值传递给ContrastAndBright()，实现对图片的对比度和亮度的控制，并创建一个对比度和亮度显示窗口，将图像显示出来；饱和度调节函数Statiate()，当鼠标拖动饱和度控制条将值从0~512时，饱和度的值就会传递给Statiate()，图像的饱和度就会随控制条变化而变化，将变化后图像显示在饱和度窗口上；旋转函数Rotate()，旋转的角度变化范围是0~360，在Rotate()中创建一个旋转图像显示窗口，当拖动鼠标改变旋转角度的变化，图像也会发生旋转；缩放函数Zoom()，缩放的范围是0~2，当缩放因为小于1时表示图像的缩小，当缩放因子大于1时，表示图像的放大，将缩放的图像显示在创建的缩放图像的窗口上；5.详细设计整个设计函数之间的的关系如下所示： Main（） createTrackbar（）ContrastAndBright（） Statiate（） Rotate（） Zoom（）图二、函数关系图利用include加载整个程序需要的库函数；定义相应的字符串变量、整形变量和指针变量并给他们赋初值；以下是整个设计中函数设计和运行的结果：main（）利用imread和cvLoadImage从文件夹中加载图像，运用if判断语句看是否读入图像成功，如过读入图像没有成功，则退出程序，如果读入图像成功则利用nameWindow创建并命名为原始图、滑动控制和对比度和亮度窗口，然后将图像显示在特定的窗口上，执行滑动控制函数createTrackbar（）；主函数得到原始图如下所示：createTrackbar（）其中括号的包括的内容为(conststring trackb