# 数字视频技术及应用实验二：视频增强与播放控制

# 实验任务书

编程实现一个简易的视频播放器，包含以下功能：
控制视频的播放与暂停。
控制视频播放进度。
可调节当前视频的对比度与亮度。
对视频进行直方图均衡化。
仍选一种或多种滤波对进行视频增强（方框滤波、均值滤波、高斯率波、理想低通滤波等）

# 实验内容指导

在 VS 中新建工程。
配置 OpenCV。
定义读取视频及控制播放所需要的变量。
创建滚动条并定义回调函数。
对比度、亮度修改函数。
图像对比度和亮度的公式为，其中，表示源图像像素，表示输出图像像素，参数（增益）和（偏置）常常被用来控制图像的对比度和亮度。可以使用 Mat 的 convertTo 函数对帧图像进行对比度和亮度的调节。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，使得变换后的图像直方图分布均匀。直方图均衡化操作可使用 opencv 中的库函数实现，最好按照其原理自己编写代码实现该功能。
滤波增强的方式有很多，opencv 也有封装好的方法，希望有余力的同学尝试自己实现。
播放视频。

# 实验解决代码

	#include <opencv2/opencv.hpp>
	#include<string>
	using namespace cv;
	using namespace std;

	const char* windowName = "视频播放";
	int stop = 1;// 播放、暂停
	int rateOfProgress = 0;// 播放进度 0-100
	int contrastRatio = 50;// 对比度
	int light = 255;//0-255;
	int histogramEqualization = 0;
	int filter = 1;
	int filter2 = 1;
	int filter3 = 1;
	bool IsDrag = false;
	class videoProcess {
	public:
	Mat frame;
	videoProcess(Mat f) {
	this->frame = f;
	}
	// 调节亮度
	void adjustLight(int light) {
	light = light - 255;
	for (int r = 0; r < frame.rows; r++) {
	for (int c = 0; c < frame.cols; c++) {
	int B = frame.at<Vec3b>(r, c)[0];
	int G = frame.at<Vec3b>(r, c)[1];
	int R = frame.at<Vec3b>(r, c)[2];

	B += light;
	G += light;
	R += light;

	if (B > 255)B = 255;
	if (G > 255)G = 255;
	if (R > 255)R = 255;

	if (B < 0)B = 0;
	if (G < 0)G = 0;
	if (R < 0)R = 0;


	frame.at<Vec3b>(r, c)[0] = B;
	frame.at<Vec3b>(r, c)[1] = G;
	frame.at<Vec3b>(r, c)[2] = R;

	}
	}
	}

	// 直方图均衡化
	void histgoramEqu()
	{
	// 三个通道分别进行均衡化处理
	float totalPixelNum = frame.rows * frame.cols;
	int hist[3][256] = { 0 };//BGR
	// 构造 3 通道的直方图
	for (int r = 0; r < frame.rows; r++) {
	for (int c = 0; c < frame.cols; c++) {
	hist[0][frame.at<Vec3b>(r, c)[0]]++;
	hist[1][frame.at<Vec3b>(r, c)[1]]++;
	hist[2][frame.at<Vec3b>(r, c)[2]]++;
	}
	}
	float CDF[3][256] = { 0 };//3 个通道的累计分布函数 //Cumulative distribution function
	// 计算 3 通道的所有累计分布函数的值
	for (int i = 0; i < 256; i++) {
	float sum[3] = { 0 };
	for (int k = 0; k <= i; k++) {
	sum[0] += hist[0][k];
	sum[1] += hist[1][k];
	sum[2] += hist[2][k];
	}
	CDF[0][i] = sum[0] / totalPixelNum;
	CDF[1][i] = sum[1] / totalPixelNum;
	CDF[2][i] = sum[2] / totalPixelNum;
	}
	for (int r = 0; r < frame.rows; r++) {
	for (int c = 0; c < frame.cols; c++) {
	for (int i = 0; i < 3; i++)
	frame.at<Vec3b>(r, c)[i] = 255 * CDF[i][frame.at<Vec3b>(r, c)[i]];
	}
	}
	}
	// 调节对比度，范围 50%-150%
	void adjustContrast(int t)
	{
	float k = 0;
	if (t - 50 == 0)// 不处理
	return;
	else if (t - 50 > 0) {
	k = 1 + (t - 50) / 100.0;
	}
	else
	k = 1 - (50 - t) / 100.0;
	for (int r = 0; r < frame.rows; r++) {
	for (int c = 0; c < frame.cols; c++) {
	int B = frame.at<Vec3b>(r, c)[0];
	int G = frame.at<Vec3b>(r, c)[1];
	int R = frame.at<Vec3b>(r, c)[2];
	B *= k;
	G *= k;
	R *= k;
	if (B > 255)B = 255;
	if (G > 255)G = 255;
	if (R > 255)R = 255;
	frame.at<Vec3b>(r, c)[0] = B;
	frame.at<Vec3b>(r, c)[1] = G;
	frame.at<Vec3b>(r, c)[2] = R;
	}
	}
	}
	// 均值滤波
	void filter(int d) // 模板的边长
	{
	Mat temp = frame.clone();
	int num = d * d;
	for (int r = d / 2; r < frame.rows - d / 2; r++) {
	for (int c = d / 2; c < frame.cols - d / 2; c++) {
	for (int i = 0; i < 3; i++) {// 分别处理 3 个通道
	int sum = 0;
	for (int dr = -d / 2; dr <= d / 2; dr++) {
	for (int dc = -d / 2; dc <= d / 2; dc++) {
	sum += temp.at<Vec3b>(r + dr, c + dc)[i];
	}
	}
	frame.at<Vec3b>(r, c)[i] = (float)sum / num;
	}

	}
	}

	}
	void boxfilter(int d)
	{
	Mat temp = frame.clone();
	boxFilter(temp, frame, -1, Size(d, d));
	}
	void gaussianblur(int d)
	{
	Mat temp = frame.clone();
	GaussianBlur(temp, frame, Size(d, d), 0, 0);
	}
	// 返回最终的处理结果
	Mat getFrame()
	{
	return frame;
	}
	};

	static void onTrackbar(int, void*)
	{
	if (filter % 2 == 0)
	filter++;
	if (filter2 % 2 == 0)
	filter2++;
	if (filter3 % 2 == 0)
	filter3++;
	}

	static void onTrackbar1(int, void*)
	{
	IsDrag = true;
	}

	// 创建滑动条
	void createBar() {
	createTrackbar("暂停", windowName, &stop, 1, onTrackbar);
	createTrackbar("进度", windowName, &rateOfProgress, 100, onTrackbar1);
	createTrackbar("对比度", windowName, &contrastRatio, 100, onTrackbar);
	createTrackbar("亮度", windowName, &light, 510, onTrackbar);
	createTrackbar("直方图均衡化", windowName, &histogramEqualization, 1, onTrackbar);
	createTrackbar("均值滤波", windowName, &filter, 21, onTrackbar);
	createTrackbar("方框滤波", windowName, &filter2, 21, onTrackbar);
	createTrackbar("高斯滤波", windowName, &filter3, 21, onTrackbar);
	}

	void main() {
	VideoCapture capture;
	capture.open("exp2.avi");
	int totalNumOfFrame = capture.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT);// 视频总帧数
	int currentNumOfFrame = 0;

	while (1)
	{
	Mat frame;
	capture >> frame;
	if (frame.empty())break;// 结束，退出
	// 创建滑动条
	createBar();

	// 调节视频进度
	if (!IsDrag) { // 进度条没动，根据当前是多少帧，更新进度条的位置
	currentNumOfFrame++;// 当前是第多少帧
	rateOfProgress = (float)currentNumOfFrame / totalNumOfFrame * 100;// 根据当前帧数，计算并更新滑动条位置
	}
	else {
	// 进度条动了，根据进度条位置，计算当前应该是多少帧，并更新画面
	currentNumOfFrame = rateOfProgress / 100.0 * totalNumOfFrame;
	capture.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, currentNumOfFrame - 1);
	IsDrag = false;
	}

	videoProcess vp = videoProcess(frame);
	// 调节视频亮度
	vp.adjustLight(light);
	// 直方图均衡化
	if (histogramEqualization == 1)
	vp.histgoramEqu();
	// 调节对比度
	vp.adjustContrast(contrastRatio);
	// 均值滤波
	vp.filter(filter);
	vp.boxfilter(filter2);
	vp.gaussianblur(filter3);
	// 获得最终结果
	frame = vp.getFrame();

	// 控制视频的播放 \ 暂停
	while (stop == 0)// 重复显示这一帧，看起来，，暂停了
	{
	imshow(windowName, frame);
	waitKey(30);
	continue;
	}

	namedWindow(windowName,CV_WINDOW_FREERATIO);

	imshow(windowName, frame);
	waitKey(30);

	}
	capture.release();
	}