滚动条调整亮度和对比度

示例代码：

static void intrack2(int b, void* image2)
{
    Mat image = *((Mat*)image2);
    m = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    //tim = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    //m = Scalar(b, b, b);
    Mat t;
    addWeighted(image, 1.0, m, 0, b, t);
    imshow("亮度调节2", t);
}
static void contrast2(int b, void* image2)
{
    Mat image = *((Mat*)image2);
    m = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    //tim = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    //m = Scalar(b, b, b);
    Mat t;
    int st = b / 100;
    addWeighted(image, st, m, 0, 0, t);
    imshow("亮度调节2", t);
}
void demo::tracking_bar2(Mat& image)
{
    namedWindow("亮度调节2", WINDOW_AUTOSIZE);
    lightness = 100;
    begin = 50;
    int mint = 100;
    createTrackbar("value_track", "亮度调节2", &begin, lightness, intrack2,(void*)(&image));
    createTrackbar("contrast_track", "亮度调节2", &mint, 200, contrast2, (void*)(&image));
    
}

这里主要的难点是addWeighted()函数,它是将两张相同尺寸，相同通道数的图片融合的函数

函数的声明在core.hpp

CV_EXPORTS_W void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,
                              double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1);

第一个参数srcl：表示需要加权的第一个图像;
第二个参数alpha：表示第一个图像的权重;
第三个参数src2：表示第二个图像，它需要和第一个图像拥有相同的尺寸和通道数;
第四个参数beta：表示第二个图像的权重值;
第五个参数gamma：一个加到权重总和上的标量值。
第六个参数dst：输出图像，它和输入的两个图像拥有相同的尺寸和通道数；
第七个参数dtype：输出阵列的可选深度，有默认值-1。当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1 (默认值)。

dst=src1*aipha+src2*beta+gamma

函数演示代码:

#include 
//#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	Mat src1, src2, dst;
	src1 = imread("C:/Users/guoyongbin123/Desktop/C++/opencv4/opencv4/Lena.png");
	src2 = Mat::zeros(src1.size(), src1.type());
	src2 = Scalar(0, 0, 255);

	
	imshow("src1图", src1);
	imshow("src2图", src2);


	addWeighted(src1, 0.3, src2, 0.7, 0, dst);


	imshow("【效果】", dst);

	waitKey(0);

	return 0;
}

效果如下：

 注意addweighed()函数的三个图像一定要是尺寸相同，通道数相同。

示例代码效果如下:

 over!!!