本文系统介绍了Gamma变换在图像处理中的应用。Gamma变换是一种非线性灰度映射方法，其核心原理是通过幂函数调整图像亮度，匹配人眼对暗部更敏感的特性。文章首先通过夜景照片示例说明Gamma变换的必要性，详细推导了数学公式及导数性质，展示了不同参数下的曲线特征。在应用方面，通过两个典型案例（曝光不足和过度的风景照）演示了Gamma变换如何有效调节亮度和对比度，并给出完整的C++实现代码及优化方案。

摘要： OpenCV提供轮廓检测与处理功能，cv::findContours()用于提取图像轮廓，支持多种提取模式（如树形结构、层级关系）和压缩方法。轮廓数据使用STL容器存储，通过cv::drawContours()绘制。轮廓操作包括多边形近似（cv::approxPolyDP()）、计算长度/面积、拟合几何形状（矩形、圆、椭圆）、凸包检测等。参数如mode和method控制提取方式和精度，而o

本文介绍了OpenCV中三种核心图像处理函数：cv::convertTo()用于数据类型转换和线性缩放，cv::normalize()实现数据归一化，cv::scaleAdd()执行加权叠加运算。通过具体示例演示了从图像读取到增强处理的完整流程，包括灰度转换、Sobel边缘检测、归一化处理以及最终加权融合输出。这些函数组合使用能有效实现图像对比度增强、特征融合等常见任务，为计算机视觉应用提供基础技

本文探讨了在RGB色彩空间中进行色相和饱和度调节的数学方法。通过线性代数中的旋转矩阵和投影矩阵理论，作者展示了如何直接在RGB空间中构造色相调整矩阵（绕灰度轴旋转）和饱和度调整矩阵（改变颜色向量到灰度轴的距离）。文章详细推导了相关矩阵公式，并提供了具体实现代码，演示了利用cv::transform函数对图像进行色彩变换的效果。这种方法避免了色彩空间转换，通过单次线性变换就能高效调整图像色相和饱和度