정의

1. 입력된 밝기값을 수식을 적용해 새로운 값을 출력

image negatives

1. 어두운 색상의 이미지를 반전시켜 보기 용이하도록 함
   1. 흰 바탕에 검은 디테일이 보기 편하기 때문에 그렇게 수정
2. intensity 값 255까지 존재
   1. 255-x

log transformation

1. s=cLOG(1+r) c:costant, r: input, s: output
2. 밝기값 차이가 적은 곳 --> 크게 차이나도록
   1. 어두운 영역에 있는 디테일이나 contrast를 개조
3. 단순히 영상을 밝게 해주는 것이 아니라 어두운 영역의 디테일을 살리고 오히려 밝은 영역의 디테일은 감소시킴
   1. 단순히 영상을 밝게 해주기 위해서면 모든 픽셀 값을 증가 시키면 됨

Power-Law (Gamma) transformation

1. s=cr^γ s:output, r: input, c:scaling factor
   1. γ (감마)에 따라서 어두운 범위 또는 밝은 부분의 디테일이 살아남 --> 그래프로 부터 판단!!
   2. γ>1 인 경우
      1. 밝은 부분의 디테일이 살아남(= 밝은 부분을 어둡게)
   3. γ<1 경우
      1. 어두운 부분의 디테일 살아남(= 어두운 부분 밝게)

Piecewise-linear transformation functions(부분선형 변환 함수)

1. 좀 더 복잡한 변환 기능 수행을 위해 임의로 함수 정의 가능

pixel acess

image.at<DATA_TYPE>(WANT_ROW, WANT_COL)

1. 가장 먼저 사용 --> 에러날 확률이 적음
2. data_type
   1. 컬러: Vec3b
   2. 흑백: unchar --> 부호 없는 1바이트 정수
3. row, col
   1. col: 세로 집합
   2. row: 가로 집합

int main() {
  Mat image, image_gray;
  int value, value_B, value_G, value_R, channels;
  
  image = imread("lena.png"); 
  image_gray = imread("lena.png", 0);
  
  //at operator
  value = image_gray.at<uchar>(50, 100); 
  cout << "value: " << value << endl;
  value_B = image.at<Vec3b>(50, 100)[0]; 
  value_G = image.at<Vec3b>(50, 100)[1]; 
  value_R = image.at<Vec3b>(50, 100)[2]; 
  cout << "value at (100,50): " << value_B << " " << value_G << " " << value_R << endl;
  
  waitKey(0); 
  
}

pointer 사용

int main() {
  Mat image = imread("lena.png");
  int value, value_B, value_G, value_R, channels; channels = image.channels();
  
  //pointer
  uchar* p;
  p = image.ptr<uchar>(50); value_B = p[100 * channels + 0]; value_G = p[100 * channels + 1]; value_R = p[100 * channels + 2];
  
  cout << "value at (100,50): " << value_B << " " << value_G << " " << value_R << endl;
  
  waitKey(0); 
}

data member function 사용

int main() {
  Mat image;
  int value, value_B, value_G, value_R, channels;
  image = imread("lena.png"); 
  channels = image.channels();
  
  //Data member function
  uchar* data = (uchar*)image.data;
  value_B = data[(50 * image.cols + 100) * channels + 0]; 
  value_G = data[(50 * image.cols + 100) * channels + 1]; 
  value_R = data[(50 * image.cols + 100) * channels + 2]; 
  
  cout << "value at (100,50): " << value_B << " " << value_G << " " << value_R << endl;
  
  waitKey(0); 
}