基于OpenCV实现图像的月光效果(调整图像的饱和度和亮度)

可以通过整图像的饱和度和亮度实现图像的月光度效果。

HSV空间是很容易实现对图像的饱和度和亮度进行调节的。
关于HSV空间的详细介绍见博文 https://www.hhai.cc/thread-212-1-1.html

所以思路就出来了，把图片先从BGR空间转换到HSV空间，在HSV空间调整完之后再转回BGR空间。

我们要实现下面三种月光度效果。

                                          

                                          


Python代码如下：
代码中用到的图片下载链接如下：
https://pan.baidu.com/s/1FPaoTbFRKITnVtvFIoL1Yw?pwd=eq8i

[Python] 纯文本查看 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
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# OpenCV的版本为4.4.0

import numpy as np
import cv2 as cv
import sys

image = cv.imread('F:/material/images/2022/2022-06/01_woman.jpg')
if image is None:
    print('Error: Could not load image')
    sys.exit()

# cv.imshow('Source Image', image)

# 由于图片太大，不利于结果的观察，所以缩小一下，正式发布的的时候取消resize就行了。
image = cv.resize(image, (300, 300))
cv.imshow('Source Image', image)

image_hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)

# HSV三个通道分离
image_h = image_hsv[:, :, 0]
image_s = image_hsv[:, :, 1]
image_v = image_hsv[:, :, 2]

# scale1用于调整S通道的值
# scale2用于调整V通道的值
# 当scale1 = 0.4 scale2 = 0.6 时，对应的月光度为%30
# 当scale1 = 0.15 scale2 = 1.3 时，对应的月光度为%50
# 当scale1 = 0.08 scale2 = 1.95 时，对应的月光度为%100

scale1 = 0.4
scale2 = 0.6
image_s_scale = np.multiply(image_s, scale1)  # 矩阵点乘
image_v_scale = np.multiply(image_v, scale2)  # 矩阵点乘

image_s_scale = np.around(image_s_scale)  # 点乘结果四舍五入取整
image_v_scale = np.around(image_v_scale)  # 点乘结果四舍五入取整

image_v_scale = np.where(image_v_scale > 255, 255, image_v_scale)  # 把超过255的值置为255

image_s_scale = image_s_scale.astype('uint8')
image_v_scale = image_v_scale.astype('uint8')

image_hsv_2 = cv.merge([image_h, image_s_scale, image_v_scale])  # HSV三个通道合并
dst_image = cv.cvtColor(image_hsv_2, cv.COLOR_HSV2BGR)

cv.imshow('Moonlight_Effect', dst_image)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

C++代码如下：

[C++] 纯文本查看 复制代码

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//OpenCV版本 OpenCV3.0

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

using namespace cv;


//moonglight()为月光度效果添加函数,只支持30%、50%和100%这三种月光度效果
//第一个参数src为输入图像
//第一个参数dst为输入图像
//第三个参数moon_degree为月光程度,只能填30、50、100这三个值。
int moonglight(cv::Mat &src, cv::Mat &dst,int moon_degree)
{
	Mat image_hsv;
	cvtColor(src, image_hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);

	std::vector<cv::Mat> hsv_split_vec;
	split(image_hsv, hsv_split_vec);

	double scale1 = 0;
	double scale2 = 0;

	if (moon_degree == 30) //对应月光度为30%时的比例因子
	{
		scale1 = 0.4;
		scale2 = 0.6;
	}
	else if (moon_degree == 50) //对应月光度为50%时的比例因子
	{
		scale1 = 0.15;
		scale2 = 1.3;
	}
	else if (moon_degree == 100) //对应月光度为100%时的比例因子
	{
		scale1 = 0.08;
		scale2 = 1.95;
	}
	else
	{
		printf("错误：不能处理的月光度程度\n");
		return 0;
	}

	Mat ones1(hsv_split_vec[1].size(), hsv_split_vec[1].type(), cv::Scalar(1));

	multiply(hsv_split_vec[1], ones1, hsv_split_vec[1], scale1, CV_8U);
	multiply(hsv_split_vec[2], ones1, hsv_split_vec[2], scale2, CV_8U);

	
	Mat dst_hsv;
	merge(hsv_split_vec, dst_hsv);

	cvtColor(dst_hsv, dst, cv::COLOR_HSV2BGR);



}

int main()
{
	Mat src_image = imread("./01_woman_300.jpg");
	if (src_image.empty())
	{
		std::cout << "Error: Could not load image" << std::endl;
		return 0;
	}

	imshow("源图像", src_image);

	//月光度为30%时的情况
	Mat img_moonglight_30;
	moonglight(src_image, img_moonglight_30, 30);
	imshow("月光度30%", img_moonglight_30); //显示处理后的图像
	imwrite("月光度30%.jpg", img_moonglight_30); //保存处理后的图像

	//月光度为50%时的情况
	Mat img_moonglight_50;
	moonglight(src_image, img_moonglight_50, 50);
	imshow("月光度50%", img_moonglight_50);
	imwrite("月光度50%.jpg", img_moonglight_50);

	//月光度为100%时的情况
	Mat img_moonglight_100;
	moonglight(src_image, img_moonglight_100, 100);
	imshow("月光度100%", img_moonglight_100);
	imwrite("月光度100%.jpg", img_moonglight_100);
	

	waitKey();
	return(0);
}

Python运行结果如下图所示：
月光度为30%的运行结果：


月光度为50%的运行结果：


月光度为100%的运行结果：


C++代码运行结果：略。