解释颜色功能并调整像素值

Question

这是我从网络资源中阅读到的定义：

第一个定义是：

中间色调：位于最暗色调（黑色）和最亮色调（白色）之间。对于24位彩色图像，当红色=绿色=蓝色=128时，就会出现中间色调。

另一个定义是：

Tones created by dots between 30% and 70% of coverage

并且

中间色调还指那些未与黑色（阴影）或白色（高光）混合的颜色范围。

从这些定义中我得到的是，像素值为0或255的像素应该调整为128。我的理解正确吗？我不想使用直方图均衡化的方法，因为据我所知，它也用于图像亮度。

我想要执行以下函数，例如，我想在 OpenCV C++ 中执行此函数，但我不知道如何处理Midtones和CYMK值，因为它同时具有RGB和CMYK。

例如：

样本图像

应用上述值后

我想在OpenCV中执行相同的操作。

我只关心结果，是否可以只使用RGB来执行此操作？

编辑

Andrey的答案不错，但仍在等待最佳答案，因为这个答案对于调整其他颜色平衡值的其他图像来说很困难。

- AHF

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我在哪里可以看到你想要在动态中展示的功能示例？请列出任何原型。 - Andrey Smorodov

@AndreySmorodov，我更新了我的问题。 - AHF

@MarkRansom 我只想知道如何实现它，逻辑是我所需要的，这只是颜色游戏，但它超出了我的逻辑 :) - AHF

如果我可以使用RGB或任何OpenCV函数执行相同的功能，那么我就不需要这个控件。 - AHF

我没有，实际上我想在OpenCV中使用这个控件来进行工作。 - AHF

Answer 1

我认为在这种情况下，阴影、中间调和高光定义了拖动条值的范围。

• 阴影 - 精确定位（小范围）；
• 中间调 - 中等调整（中等范围）；
• 高光 - 大幅度调整（广泛范围）。

这使得快速精确地进行颜色校正成为可能。

代码片段：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <functional>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <cstddef>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;

int val_Cyan_Red=0;
int val_Magenta_Green=0;
int val_Yellow_Blue=0;
Mat result;
Mat Img;

void on_trackbar( int, void* )
{
float SH=0.1; // The scale of trackbar ( depends on ajusting mode Shadows/Midtones/Highlights )

float cr_val=(float)val_Cyan_Red/255.0;
float mg_val=(float)val_Magenta_Green/255.0;
float yb_val=(float)val_Yellow_Blue/255.0;
// Cyan_Red
float R1=0;
float G1=1;
float B1=1;

float R2=1;
float G2=0;
float B2=0;

float DR=(1-cr_val)*R1+(cr_val)*R2-0.5;
float DG=(1-cr_val)*G1+(cr_val)*G2-0.5;
float DB=(1-cr_val)*B1+(cr_val)*B2-0.5;

result=Img+(Scalar(DB,DG,DR)*SH);

// Magenta_Green
 R1=1;
 G1=0;
 B1=1;

 R2=0;
 G2=1;
 B2=0;

 DR=(1-mg_val)*R1+(mg_val)*R2-0.5;
 DG=(1-mg_val)*G1+(mg_val)*G2-0.5;
 DB=(1-mg_val)*B1+(mg_val)*B2-0.5;

result+=(Scalar(DB,DG,DR)*SH);

// Yellow_Blue

 R1=1;
 G1=1;
 B1=0;

 R2=0;
 G2=0;
 B2=1;

 DR=(1-yb_val)*R1+(yb_val)*R2-0.5;
 DG=(1-yb_val)*G1+(yb_val)*G2-0.5;
 DB=(1-yb_val)*B1+(yb_val)*B2-0.5;

result+=(Scalar(DB,DG,DR)*SH);

imshow("Result",result);
waitKey(10);
}

// ---------------------------------
// 
// ---------------------------------
int main( int argc, char** argv )
{
    namedWindow("Image",cv::WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Result");

    Img=imread("D:\\ImagesForTest\\cat2.jpg",1);
    Img.convertTo(Img,CV_32FC1,1.0/255.0);  

   createTrackbar("CyanRed", "Image", &val_Cyan_Red, 255, on_trackbar);
   createTrackbar("MagentaGreen", "Image", &val_Magenta_Green, 255, on_trackbar);
   createTrackbar("YellowBlue", "Image", &val_Yellow_Blue, 255, on_trackbar);

    imshow("Image",Img);
    waitKey(0);
}

对于上述近似的值（零偏移为128），结果如下图所示：

- Andrey Smorodov

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在上述函数中，控制首先仅对CMYK中的青色和品红色产生影响，然后才是BGR中的蓝色。因此，我首先将我的图像转换为CMYK，添加青色和品红色，然后再更改为BGR，最后再减去蓝色？ - AHF

青色 = (1,0,0,0) ; 红色 = (0,1,1,0) 洋红色(0,1,0,0) ; 绿色 (1,0,1,0) 黄色(0,0,1,0) ; 蓝色 (1,1,0,0)。正如您所看到的，每个滚动条都会更改3个值。您需要将RGB转换为CMYK，然后通过从每个滚动条的通道相乘得到的增量来调整值（我猜测）。然后将其转换回RGB。 - Andrey Smorodov

非常感谢，为什么这行代码会显示错误 result+=(Scalar(DB,DG,DR)*SH);。 - AHF

@AndreySmorodov，您能解释一下您是如何推导出像DR =（1-yb_val）* R1 +（yb_val）* R2-0.5;这样的公式以及SH如何确定它是亮部、阴影等的范围吗？我不太擅长数学... - Arjan Singh

这只是一个交叉淡入淡出)，Ax+B(1-x)=Val。如果x=0，则Val将为A，如果x=1，则V将等于B。因此，如果A和B是颜色分量向量，则从0到1改变x将平滑地将结果从A更改为B。 - Andrey Smorodov

Answer 2

中间色调区域是任何图像中的中间阴影区域，几乎位于图像最亮和最暗区域的中间位置，它们不一定要在128左右。在曝光过度的情况下，中间色调区域将比暗或曝光不足的图像高得多。

然而，如果进行直方图均衡化，则中间色调区域将被设置为接近128的值[对于8位图像]。

关于如何获取中间色调区域，我认为您可以从直方图中简单地获取此信息。

1.将图像转换为灰度。 2.获取直方图。 3.进行直方图均衡化。 4.现在，中央强度值（例如在255/3到2*255/3之间）是中间色调。

- Genutek

Answer 3

使用OpenCV的split函数将图像分割成红、绿、蓝三个通道。

看起来第二张图中，蓝色和绿色更加突出，而红色受到了抑制。因此，将红色通道除以1.5。

然后使用OpenCV的merge函数重新组合通道。现在，您拥有相同的图像，但是红色比蓝色和绿色要弱，这应该会得到所需的图像。

- xcdemon05