OpenCV（三）

2024-07-03 08:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

PhotoShop的饱和度调节公式：

①计算每个像素点三基色最小值和最大值

②delta为两值之差 / 255，如果两值之差为0则不做操作

value为两值之和 / 255

③有RGB图像空间转化成HSL（H色调，S饱和度，L亮度）

L = value / 2

如果L < 0.5 则 S = delta / value;

否则 S = delta / (2 - value);

④Increment / 100 为饱和度

正值为提升饱和度，负值为降低饱和度。

根据不同公式得到新的rgb值。

#include using namespace cv; using namespace std; #define max2(a, b) ( (a) > (b) ) ? (a) : (b) #define max3(a,b,c) ( ( (a) > (b) ) ? max2( a, c) : max2( b, c ) ) #define min2(a, b) ( (a) < (b) ) ? (a) : (b) #define min3(a,b,c) ( ( (a) < (b) ) ? min2( a, c ) : min2( b, c ) ) const int max_Increment = 200; int Increment_value; Mat image; Mat src; void on_Trackbar(int , void*) { float Increment= (Increment_value - 100)* 1.0/max_Increment; image = src.clone(); for(int i = 0; i < image.cols; ++i) { for(int j = 0; j < image.rows; ++j) { uchar b = image.at(j, i).val[0]; uchar g = image.at(j, i).val[1]; uchar r = image.at(j, i).val[2]; float max = max3(r,g,b); float min = min3(r,g,b); float delta, value; uchar R_new, G_new, B_new; float L, S, alpha; delta = (max - min) / 255; if(delta == 0) continue; value = (max + min) / 255; L = value / 2; if(L < 0.5) S = delta / value; else S = delta / (2 - value); if(Increment >= 0) { if((Increment + S) >= 1) alpha = S; else alpha = 1 - Increment; alpha = 1 / alpha - 1; R_new = r + (r - L * 255) * alpha; G_new = g + (g - L * 255) * alpha; B_new = b + (b - L * 255) * alpha; } else { alpha = Increment; R_new = L * 255 + (r - L * 255) * (1+alpha); G_new = L * 255 + (g - L * 255) * (1+alpha); B_new = L * 255 + (b - L * 255) * (1+alpha); } image.at(j, i).val[0] = B_new; image.at(j, i).val[1] = G_new; image.at(j, i).val[2] = R_new; } } imshow("image",image); } void main() { image = imread("lena.png"); src = image.clone(); Increment_value = 100; namedWindow("image", 1); createTrackbar("饱和度", "image", &Increment_value, 200, on_Trackbar); on_Trackbar(Increment_value, 0); waitKey(); image.release(); src.release(); }

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