作者：Steven
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實作原理
顏色所具有的亮度和暗度被稱為影像明度，計算明度的基準是灰度測驗卡，黑色為0，白色為10，色彩可以分為有彩色和無彩色，但后者仍然存在著明度，作為有彩色，每種色各自的亮度、暗度在灰度測驗卡上都具有相應的位置值，彩度高的色對明度有很大的影響，不太容易辨別，在明亮的地方鑒別色的明度比較容易的，在暗的地方就難以鑒別，
明度調整可通過合成方式實作：若引數為正，則調整后的影像可以認為加了一層白色遮罩層，即原影像RGB數值×（1-alpha）+255*alpha；反之亦然，認為加了一層黑色遮罩層，即原圖RGB*（1+alpha），其中alpha是負數，
明度調整演算法的具體實作流程如下：
1.設定調整引數percent，取值為-100到100，類似PS中設定，歸一化后為-1到1，
2.針對影像所有像素點單個處理，當percent大于等于0時，加上白色遮罩，調整后的RGB三通道數值為：
3.若percent小于0時，加上黑色遮罩，此時調整后的影像RGB三通道值為：
至此，影像實作了明度的調整，演算法邏輯參考xingyanxiao，C++實作代碼如下，
功能函式代碼
// 明度
cv::Mat Lightness(cv::Mat src, float percent)
{
float alpha = percent / 100;
alpha = max(-1.f, min(1.f, alpha));
cv::Mat temp = src.clone();
int row = src.rows;
int col = src.cols;
for (int i = 0; i < row; ++i)
{
uchar *t = temp.ptr<uchar>(i);
uchar *s = src.ptr<uchar>(i);
for (int j = 0; j < col; ++j)
{
uchar b = s[3 * j];
uchar g = s[3 * j + 1];
uchar r = s[3 * j + 2];
if (alpha >= 0)
{
t[3 * j + 2] = static_cast<uchar>(r*(1 - alpha) + 255 * alpha);
t[3 * j + 1] = static_cast<uchar>(g*(1 - alpha) + 255 * alpha);
t[3 * j] = static_cast<uchar>(b*(1 - alpha) + 255 * alpha);
}
else
{
t[3 * j + 2] = static_cast<uchar>(r*(1 + alpha));
t[3 * j + 1] = static_cast<uchar>(g*(1 + alpha));
t[3 * j] = static_cast<uchar>(b*(1 + alpha));
}
}
}
return temp;
}C++測驗代碼
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
cv::Mat Lightness(cv::Mat src, float percent);
int main()
{
cv::Mat src = imread("1.jpg");
cv::Mat result = Lightness(src, 50.f);
imshow("original", src);
imshow("result", result);
waitKey(0);
return 0;
}
// 明度
cv::Mat Lightness(cv::Mat src, float percent)
{
float alpha = percent / 100;
alpha = max(-1.f, min(1.f, alpha));
cv::Mat temp = src.clone();
int row = src.rows;
int col = src.cols;
for (int i = 0; i < row; ++i)
{
uchar *t = temp.ptr<uchar>(i);
uchar *s = src.ptr<uchar>(i);
for (int j = 0; j < col; ++j)
{
uchar b = s[3 * j];
uchar g = s[3 * j + 1];
uchar r = s[3 * j + 2];
if (alpha >= 0)
{
t[3 * j + 2] = static_cast<uchar>(r*(1 - alpha) + 255 * alpha);
t[3 * j + 1] = static_cast<uchar>(g*(1 - alpha) + 255 * alpha);
t[3 * j] = static_cast<uchar>(b*(1 - alpha) + 255 * alpha);
}
else
{
t[3 * j + 2] = static_cast<uchar>(r*(1 + alpha));
t[3 * j + 1] = static_cast<uchar>(g*(1 + alpha));
t[3 * j] = static_cast<uchar>(b*(1 + alpha));
}
}
}
return temp;
}
測驗效果
通過調整percent可以實作影像明度的調整，
如果函式有什么可以改進完善的地方，非常歡迎大家指出，一同進步何樂而不為呢~
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