【youcans 的 OpenCV 例程300篇】205. 调节色彩平衡/饱和度/明度

4.3 自己调节色彩平衡

色彩平衡是通过对颜色的调整使图像达到颜色平衡，可以用于调节颜色缺陷或表现效果。

使用色彩平衡更改图像中使用的色彩混合比例，可以创建生动的效果。调节色彩平衡是人们对图片色彩的主观喜好，并不需要遵循任何标准，是艺术性的实现。

在 Photoshop 中调节色彩平衡，只要拖动青色/红色、洋红/绿色或黄色/蓝色滑块，移向要增强的颜色。滑块上方的值可以在 -100～+100 调节，表示红色、绿色和蓝色通道的颜色变化。

本节用 OpenCV 程序，实现调节色彩平衡的功能。该例程也用于说明应用 LUT 对彩色图像进行颜色替换时构造多通道查找表的方法。

函数 cv.LUT() 中的查找表 lut，可以与输入彩色图像的通道数量相同，分别适用于输入图像的对应通道。多通道查找表 lut，是一个形状为 (1,256,3) 的 Numpy 数组，数据类型为 uint8。

例程 14.11：使用 LUT 调节色彩平衡

调节色彩平衡，可以通过对不同颜色分量分别进行对比度拉伸来实现。

简单地，设置各通道的最大值 maxG（<=255），将某颜色通道的色阶从 0-255 映射到 0-maxG，就可以使该颜色通道的色彩衰减。

容易想到，使用 OpenCV GUI 模块中提供的滚动条，交互地调节 R/G/B 通道的色彩强度。本系列例程为了使核心知识点更加简单易懂，并不采用较为复杂的综合性方法。

    # 14.11 使用 LUT 调节色彩平衡
    img = cv.imread("../images/imgGaia.tif", flags=1)  # 读取彩色
    maxG = 128  # 修改颜色通道最大值，0<=maxG<=255
    lutHalf = np.array([int(i * maxG/255) for i in range(256)]).astype("uint8")
    lutEqual = np.array([i for i in range(256)]).astype("uint8")
    lut3HalfB = np.dstack((lutHalf, lutEqual, lutEqual))  # (1,256,3), B_half/BGR
    lut3HalfG = np.dstack((lutEqual, lutHalf, lutEqual))  # (1,256,3), G_half/BGR
    lut3HalfR = np.dstack((lutEqual, lutEqual, lutHalf))  # (1,256,3), R_half/BGR
    blendHalfB = cv.LUT(img, lut3HalfB)  # B 通道衰减 50%
    blendHalfG = cv.LUT(img, lut3HalfG)  # G 通道衰减 50%
    blendHalfR = cv.LUT(img, lut3HalfR)  # R 通道衰减 50%
    print(img.shape, lutHalf.shape, lut3HalfB.shape, blendHalfB.shape)
    plt.figure(figsize=(9, 5))
    plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("B half decayed")
    plt.imshow(cv.cvtColor(blendHalfB, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("G half decayed")
    plt.imshow(cv.cvtColor(blendHalfG, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("R half decayed")
    plt.imshow(cv.cvtColor(blendHalfR, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()
例程 14.12：使用 LUT 调节饱和度、明度
 
调节色彩平衡，可以通过对不同颜色分量分别进行对比度拉伸来实现。 
显然，不仅可以在 RGB 色彩空间调节色彩平衡，也可以在其它色彩空间对颜色通道的强度进行调节。 
HSV 模型是针对用户观感的一种颜色模型，可以直观的表达色彩的色调明暗、及鲜艳程度，HSV 的含义分别为：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）。 
将图像从 RGB 色彩空间转换到 HSV 色彩空间后，用 LUT 对特定通道进行对比度拉伸，就可以调节图像的饱和度、明度。 
    # 14.12 使用 LUT 调节饱和度和明度
    img = cv.imread("../images/imgGaia.tif", flags=1)  # 读取彩色
    hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)  # 色彩空间转换, BGR->HSV
    # 调节通道强度
    lutWeaken = np.array([int(0.6*i) for i in range(256)]).astype("uint8")
    lutEqual = np.array([i for i in range(256)]).astype("uint8")
    lutRaisen = np.array([int(102+0.6*i) for i in range(256)]).astype("uint8")
    # 调节饱和度
    lutSWeaken = np.dstack((lutEqual, lutWeaken, lutEqual))  # Saturation weaken
    lutSRaisen = np.dstack((lutEqual, lutRaisen, lutEqual))  # Saturation raisen
    # 调节明度
    lutVWeaken = np.dstack((lutEqual, lutEqual, lutWeaken))  # Value weaken
    lutVRaisen = np.dstack((lutEqual, lutEqual, lutRaisen))  # Value raisen
    blendSWeaken = cv.LUT(hsv, lutSWeaken)  # 饱和度降低
    blendSRaisen = cv.LUT(hsv, lutSRaisen)  # 饱和度增大
    blendVWeaken = cv.LUT(hsv, lutVWeaken)  # 明度降低
    blendVRaisen = cv.LUT(hsv, lutVRaisen)  # 明度升高
    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("Saturation weaken")
    plt.imshow(cv.cvtColor(blendSWeaken, cv.COLOR_HSV2RGB))
    plt.subplot(232), plt.axis('off'), plt.title("Normal saturation")
    plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(233), plt.axis('off'), plt.title("Saturation raisen")
    plt.imshow(cv.cvtColor(blendSRaisen, cv.COLOR_HSV2RGB))
    plt.subplot(234), plt.axis('off'), plt.title("Value weaken")
    plt.imshow(cv.cvtColor(blendVWeaken, cv.COLOR_HSV2RGB))
    plt.subplot(235), plt.axis('off'), plt.title("Normal value")
    plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(236), plt.axis('off'), plt.title("Value raisen")
    plt.imshow(cv.cvtColor(blendVRaisen, cv.COLOR_HSV2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()
                    色彩平衡是通过对颜色的调整使图像达到颜色平衡，可以用于调节颜色缺陷或表现效果。本节用 OpenCV 程序，实现调节色彩平衡的功能。该例程也用于说明应用 LUT 对彩色图像进行颜色替换时构造多通道查找表的方法。将图像从 RGB 色彩空间转换到 HSV 色彩空间后，用 LUT 对特定通道进行对比度拉伸，就可以调节图像的饱和度、明度。......
				Photoshop 的色相/饱和度调整，可以对全图、红、黄、绿、青、蓝、洋红六个通道进行设置。每个通道可设置：　色相（hue）,  饱和度(satuation), 明度(Lightness)三个调整值。
另包含 多个颜色空间转换函数
g(row, col)：调整后图像的像素。
a(a>0：称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，其取值范围一般为0.0-3.0
b：称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。
g(row, col) = a*f(row, col) + b：随原始图像进行对比度亮度调节的公式。
new_img....
				图像采样与分辨率
• 采样后得到离散图像的尺寸称为图像分辨率。分辨率是数字图像可辨别的最小细节。
• 分辨率由宽（width）和高（height）两个参数构成。宽表示水平方向的细节数，高表示垂直方向的细节数。
• 例如：
一副640*480分辨率的图像，表示这幅图像是由
	640*480=307200个点组成。
一副1920*1080分辨率的图像，表示这幅图像是由
	1920*1080= 2073600个点组成。
采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
				PhotoInstrument是一款小巧的照片修饰软件，它主要是调整和处理数码照片，该软件的风格和Photoshop有点不一样哦，但最终的目标是一样的，而且它用起来比PS简单上百倍，它将用户的大部分操作批处理化，你不用点击过多鼠标，它会帮你完成。现有功能中，它可以实现柔化、锐化、笔刷、克垄涂抹、修补、液化、模糊、对比度、明暗调整等众多实用功能，还有一些功能不再介绍了，自己感受一下吧。
保存为Gif动画
支持Photoshop-compatible插件 
将文本添加到一个图像。 
覆盖两个和多个图像。 
拖拽打开照片这张照片编辑器。 
从剪贴板复制/粘贴图片。 
批量调整(调整多个图像) 
psd文件在编辑(ps格式)支持。 
多语言支持。
保存到电脑。 jpg,。 png,。 bmp和其他文件格式。
和许多更多的功能……
改善图像色调的变换通常交互的选择。其概念是实验性的调整图像的亮度和对比度，以便在合适的灰度范围提供最多的细节。
彩色本身并不改变。在RGB和CMYK空间中，这意味着使用相同的变换函数映射3个(或4个)彩色分量。在HSI中则改进了亮度分量；
下面显示了3个常见的色调不平衡的几个典型变换----平淡的，较亮的，较暗的图像。
S型曲线可以增强对比度，凹凸曲线分别减小、增加亮度。
下图...
					Cloning into 'opencv_build'... info: please complete authentication in your browser... remote: Repository not found. fatal: repository 'https://github.com/opencv/opencv_build.git/' not found