快捷導(dǎo)航

C++之OpenCV圖像高光調(diào)整具體流程

更新時間：2021年09月18日 15:19:17 作者：翟天保Steven

PS中的高光命令是一種校正由于太接近相機閃光燈而有些發(fā)白的焦點的方法，對高光區(qū)和非高光區(qū)的邊緣作平滑處理，接下來通過本文給大家分享C++之OpenCV圖像高光調(diào)整具體流程，感興趣的朋友一起看看吧

實現(xiàn)原理

PS中的高光命令是一種校正由于太接近相機閃光燈而有些發(fā)白的焦點的方法。在用其他方式采光的圖像中，這種調(diào)整也可用于使高光區(qū)域變暗。要實現(xiàn)圖像的高光調(diào)整，首先要識別出高光區(qū)；再通過對高光區(qū)的色彩進行一定變換，使其達到提光或者暗化效果；最后也是最重要的，就是對高光區(qū)和非高光區(qū)的邊緣作平滑處理。

下方介紹具體流程。

具體流程

1）讀取識別圖像的原圖，并轉(zhuǎn)灰度圖，再歸一化。

// 生成灰度圖
cv::Mat gray = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
cv::Mat f = input.clone();
f.convertTo(f, CV_32FC3);
vector<cv::Mat> pics;
split(f, pics);
gray = 0.299f*pics[2] + 0.587*pics[2] + 0.114*pics[0];
gray = gray / 255.f;

圖1 灰度圖

2）確定高光區(qū)。因為我們要識別高光，所以thresh通過gray*gray，得到的圖像中原本亮的地方則為亮，取平均值當(dāng)閾值，進行二值化得到掩膜mask。

// 確定高光區(qū)
cv::Mat thresh = cv::Mat::zeros(gray.size(), gray.type());
thresh = gray.mul(gray);
// 取平均值作為閾值
Scalar t = mean(thresh);
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(gray.size(), CV_8UC1);
mask.setTo(255, thresh >= t[0]);

圖2 掩膜圖

3）對掩膜區(qū)邊緣進行平滑過渡。假設(shè)light為50，那么midrate的掩膜區(qū)值為1.5，黑色區(qū)為1，過渡區(qū)為1~1.5；bright的掩膜區(qū)為0.125，黑色區(qū)為0，過渡區(qū)為0~0.125。

// 參數(shù)設(shè)置
int max = 4;
float bright = light / 100.0f / max;
float mid = 1.0f + max * bright;
 
// 邊緣平滑過渡
cv::Mat midrate = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
cv::Mat brightrate = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
{
	uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
	float *th = thresh.ptr<float>(i);
	float *mi = midrate.ptr<float>(i);
	float *br = brightrate.ptr<float>(i);
	for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
	{
		if (m[j] == 255)
		{
			mi[j] = mid;
			br[j] = bright;
		}
		else {
			mi[j] = (mid - 1.0f) / t[0] * th[j] + 1.0f;
			br[j] = (1.0f / t[0] * th[j])*bright;
		}
	}
}

4）根據(jù)midrate和brightrate，進行高光區(qū)提亮。對非高光區(qū)而言，midrate都為1，brightrate都為0，即沒有變化；對高光區(qū)而言，midrate都為1.5，brightrate都為0.125，所以色彩數(shù)值均有所增加，帶來了提亮效果；對邊緣地區(qū)，midrate和brightrate起到了很好的過渡作用。

注意：temp要進行數(shù)值限制，假設(shè)temp大于1，則進行uchar處理后數(shù)值會因為類型原因產(chǎn)生突變，那么圖像也就變成了五顏六色。

// 高光提亮，獲取結(jié)果圖
cv::Mat result = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());
for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
{
	float *mi = midrate.ptr<float>(i);
	float *br = brightrate.ptr<float>(i);
	uchar *in = input.ptr<uchar>(i);
	uchar *r = result.ptr<uchar>(i);
	for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
	{
		for (int k = 0; k < 3; ++k)
		{
			float temp = pow(float(in[3 * j + k]) / 255.f, 1.0f / mi[j])*(1.0 / (1 - br[j]));
			if (temp > 1.0f)
				temp = 1.0f;
			if (temp < 0.0f)
				temp = 0.0f;
			uchar utemp = uchar(255*temp);
			r[3 * j + k] = utemp;
		}
	}
}

C++測試代碼

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
cv::Mat HighLight(cv::Mat input, int light);
 
int main()
{
	cv::Mat src = imread("test3.jpg");
	int light1 = 50;
	int light2 = -50;
	cv::Mat result1 = HighLight(src, light1);
	cv::Mat result2 = HighLight(src, light2);
	imshow("original", src);
	imshow("result1", result1);
	imshow("result2", result2);
	waitKey(0);
	return 0;
}
 
// 圖像高光選取
cv::Mat HighLight(cv::Mat input, int light)
{
	// 生成灰度圖
	cv::Mat gray = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
	cv::Mat f = input.clone();
	f.convertTo(f, CV_32FC3);
	vector<cv::Mat> pics;
	split(f, pics);
	gray = 0.299f*pics[2] + 0.587*pics[2] + 0.114*pics[0];
	gray = gray / 255.f;
 
	// 確定高光區(qū)
	cv::Mat thresh = cv::Mat::zeros(gray.size(), gray.type());
	thresh = gray.mul(gray);
	// 取平均值作為閾值
	Scalar t = mean(thresh);
	cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(gray.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, thresh >= t[0]);
 
	// 參數(shù)設(shè)置
	int max = 4;
	float bright = light / 100.0f / max;
	float mid = 1.0f + max * bright;
 
	// 邊緣平滑過渡
	cv::Mat midrate = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
	cv::Mat brightrate = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
	for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
	{
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		float *th = thresh.ptr<float>(i);
		float *mi = midrate.ptr<float>(i);
		float *br = brightrate.ptr<float>(i);
		for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
		{
			if (m[j] == 255)
			{
				mi[j] = mid;
				br[j] = bright;
			}
			else {
				mi[j] = (mid - 1.0f) / t[0] * th[j] + 1.0f;
				br[j] = (1.0f / t[0] * th[j])*bright;
			}
		}
	}
 
	// 高光提亮，獲取結(jié)果圖
	cv::Mat result = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());
	for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
	{
		float *mi = midrate.ptr<float>(i);
		float *br = brightrate.ptr<float>(i);
		uchar *in = input.ptr<uchar>(i);
		uchar *r = result.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
		{
			for (int k = 0; k < 3; ++k)
			{
				float temp = pow(float(in[3 * j + k]) / 255.f, 1.0f / mi[j])*(1.0 / (1 - br[j]));
				if (temp > 1.0f)
					temp = 1.0f;
				if (temp < 0.0f)
					temp = 0.0f;
				uchar utemp = uchar(255*temp);
				r[3 * j + k] = utemp;
			}
 
		}
	}
	return result;
}

測試效果