OpenCV-图像色温

Posted 2021-10-08 翟天保Steven

作者：Steven
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实现原理

       色温是表示光线中包含颜色成分的一个计量单位。从理论上说，黑体温度指绝对黑体从绝对零度（－273℃）开始加温后所呈现的颜色。黑体在受热后，逐渐由黑变红，转黄，发白，最后发出蓝色光。当加热到一定的温度，黑体发出的光所含的光谱成分，就称为这一温度下的色温，计量单位为“K”（开尔文）。

       在图像处理中，对图像进行色温调整也是常见的操作之一。一般情况下，认为暖色偏黄色，冷色偏蓝色，基于此逻辑，在提高色温的时候，对红色和绿色通道进行增强，对蓝色通道进行减弱，这样就能让图像的黄色占比提高，进而达到暖黄色的效果；反之亦然，降低色温，只需要增强蓝色通道，减少红色和绿色。

        至此，图像实现了色温的调整。C++实现代码如下。

功能函数代码

// 色温调节
cv::Mat ColorTemperature(cv::Mat input, int percent)
{
	cv::Mat result = input.clone();
	int row = input.rows;
	int col = input.cols;
	int level = percent/2;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar* a = input.ptr<uchar>(i);
		uchar* r = result.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			int R,G,B;
			// R通道
			R = a[j * 3 + 2];
			R = R + level;
			if (R > 255) {
				r[j * 3 + 2] = 255;
			}
			else if (R < 0) {
				r[j * 3 + 2] = 0;
			}
			else {
				r[j * 3 + 2] = R;
			}
			// G通道
			G = a[j * 3 + 1];
			G = G + level;
			if (G > 255) {
				r[j * 3 + 1] = 255;
			}
			else if (G < 0) {
				r[j * 3 + 1] = 0;
			}
			else {
				r[j * 3 + 1] = G;
			}
			// B通道
			B = a[j * 3];
			B = B - level;
			if (B > 255) {
				r[j * 3] = 255;
			}
			else if (B < 0) {
				r[j * 3] = 0;
			}
			else {
				r[j * 3] = B;
			}
		}
	}
	return result;
}

C++测试代码

#include <iostream>  
#include <opencv2\\opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 

using namespace cv;
using namespace std;

cv::Mat ColorTemperature(cv::Mat input, int percent);

int main() 
{
	cv::Mat src = imread("test4.jpg");
	int percent1 = 50;
	int percent2 = -50;
	cv::Mat result1 = ColorTemperature(src, percent1);
	cv::Mat result2 = ColorTemperature(src, percent2);
	imshow("original", src);
	imshow("result1", result1);
	imshow("result2", result2);
	waitKey();
	return 0;
}

// 色温调节
cv::Mat ColorTemperature(cv::Mat input, int percent)
{
	cv::Mat result = input.clone();
	int row = input.rows;
	int col = input.cols;
	int level = percent/2;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar* a = input.ptr<uchar>(i);
		uchar* r = result.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			int R,G,B;
			// R通道
			R = a[j * 3 + 2];
			R = R + level;
			if (R > 255) {
				r[j * 3 + 2] = 255;
			}
			else if (R < 0) {
				r[j * 3 + 2] = 0;
			}
			else {
				r[j * 3 + 2] = R;
			}
			// G通道
			G = a[j * 3 + 1];
			G = G + level;
			if (G > 255) {
				r[j * 3 + 1] = 255;
			}
			else if (G < 0) {
				r[j * 3 + 1] = 0;
			}
			else {
				r[j * 3 + 1] = G;
			}
			// B通道
			B = a[j * 3];
			B = B - level;
			if (B > 255) {
				r[j * 3] = 255;
			}
			else if (B < 0) {
				r[j * 3] = 0;
			}
			else {
				r[j * 3] = B;
			}
		}
	}
	return result;
}

测试效果

图1 原图

图2 percent为50的效果图

图3 percent为-50的效果图

       通过调整percent可以实现图像色温的调整。

       如果函数有什么可以改进完善的地方，非常欢迎大家指出，一同进步何乐而不为呢~

       如果文章帮助到你了，可以点个赞让我知道，我会很快乐~加油！

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