OpenCV（图像饱和度）-编程知识

OpenCV（图像饱和度）

news/2024/9/22 12:55:51/文章来源:https://www.cnblogs.com/keye/p/18425175

1. 图像饱和度
2. 调整饱和度的基本原理
3. 示例
- 3.1 对 RGB 图像进行饱和度的调整。
- 3.2 对 RGB 图像进行饱和度的调整。
4. 调整饱和度的影响

1. 图像饱和度

饱和度（Saturation）指的是颜色的纯度或浓度，决定了颜色的鲜艳程度。高饱和度的颜色看起来更加鲜艳，而低饱和度的颜色则显得灰暗或淡化。饱和度主要与色彩空间中的色调（Hue）和亮度（Lightness/Brightness）相区分。

在处理图像时，常见的色彩空间包括：

RGB：通过红色 (Red)、绿色 (Green) 和蓝色 (Blue) 这三种原色组合形成其他颜色。
HSV（Hue, Saturation, Value）：色调、饱和度和亮度。这个色彩空间更加接近人类的感知方式，饱和度在这里作为一个独立的维度。

2. 调整饱和度的基本原理

为了调整图像的饱和度，通常我们会将图像从 RGB 色彩空间转换到 HSV 色彩空间，因为在 HSV 中，饱和度（S）是一个独立的维度。我们可以只修改饱和度而不影响色调和亮度，然后将图像转换回 RGB 色彩空间。

3. 示例

3.1 对 RGB 图像进行饱和度的调整。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>// 调整饱和度的函数
void adjustSaturation(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, double saturationScale) {// 将RGB图像转换为HSV色彩空间cv::Mat hsv;cv::cvtColor(src, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);// 遍历图像，调整饱和度for (int i = 0; i < hsv.rows; ++i) {for (int j = 0; j < hsv.cols; ++j) {// 获取每个像素的HSV值cv::Vec3b& pixel = hsv.at<cv::Vec3b>(i, j);// 读取饱和度（S），它在0到255之间int saturation = pixel[1];// 根据给定的缩放因子调整饱和度saturation = cv::saturate_cast<uchar>(saturation * saturationScale);// 将新的饱和度值赋给像素pixel[1] = saturation;}}// 将HSV图像转换回RGB色彩空间cv::cvtColor(hsv, dst, cv::COLOR_HSV2BGR);
}int main() {// 读取原始图像cv::Mat src = cv::imread("input.jpg");if (src.empty()) {std::cerr << "Error: Could not open image file." << std::endl;return -1;}// 输出图像cv::Mat dst;// 调整饱和度，缩放因子为1.5，意味着增加50%的饱和度double saturationScale = 1.5;adjustSaturation(src, dst, saturationScale);// 显示结果cv::imshow("Original Image", src);cv::imshow("Saturation Adjusted Image", dst);// 等待按键退出cv::waitKey(0);return 0;
}

代码说明：

输入和输出图像：通过 cv::imread() 函数读取输入图像，并通过 cv::imwrite() 保存处理后的图像。
色彩空间转换：使用 cv::cvtColor() 函数将 RGB 图像转换为 HSV 色彩空间，方便操作饱和度。
饱和度调整：在 HSV 色彩空间中，遍历每个像素并调整其饱和度（第二个通道值）。为了避免超出范围，使用 cv::saturate_cast<uchar>() 来保证饱和度值在 0 到 255 之间。
转换回 RGB：处理完成后，使用 cv::cvtColor() 将图像从 HSV 色彩空间转换回 RGB 并进行显示和保存。

3.2 对 RGB 图像进行饱和度的调整。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>// 调整饱和度函数
cv::Mat adjustSaturation(const cv::Mat& inputImage, double scale) {// 将输入图像转换为HSV颜色空间cv::Mat hsvImage;cv::cvtColor(inputImage, hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV);// 分离HSV通道std::vector<cv::Mat> hsvChannels;cv::split(hsvImage, hsvChannels);// 调整饱和度 (S 通道)hsvChannels[1].convertTo(hsvChannels[1], -1, scale, 0);// 合并通道cv::merge(hsvChannels, hsvImage);// 将HSV图像转换回BGR颜色空间cv::Mat outputImage;cv::cvtColor(hsvImage, outputImage, cv::COLOR_HSV2BGR);return outputImage;
}int main() {// 读取图像cv::Mat inputImage = cv::imread("input.jpg");if (inputImage.empty()) {std::cerr << "无法读取图像！" << std::endl;return -1;}// 调整饱和度，scale > 1 增加饱和度，scale < 1 减少饱和度double saturationScale = 1.5;  // 增加50%的饱和度cv::Mat adjustedImage = adjustSaturation(inputImage, saturationScale);// 显示结果cv::imshow("Original Image", inputImage);cv::imshow("Saturation Adjusted Image", adjustedImage);// 保存结果cv::imwrite("adjusted_image.jpg", adjustedImage);cv::waitKey(0);return 0;
}

代码说明：