opencv 的hsv 和变换效果

原图比较暗淡，我们需要调整他的亮度来做变换来看清楚这幅图，需要一些算法来调整，我们称之为线性变化和非线性变换。
线性变化：
y = ax +b ;
非线性变换为查找或者公式。

知识点：

通道0 channels[0]是色调
通道1 channels[1]是饱和度
通道2 channels[2]是亮度
实际上亮度就是灰度图

hsv图是根据颜色变换而来，中间这幅图实际上就是灰度图，我们可以为灰度图调整，从而在合并来做，不过今天我们直接使用opencv的saturate_cast更为方便

int main()
{s_param sp;//输入图像  sp.img = imread("aa.png", 1);if (!sp.img.data || sp.img.channels() != 3)return 0;imshow("from", sp.img);//彩色图像的灰度值归一化  sp.img.convertTo(sp.bgr, CV_32FC3, 1.0 / 255, 0);//颜色空间转换  cvtColor(sp.bgr, sp.hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);//Mat img(200, 300, CV_8UC1);std::vector<cv::Mat> channels;split(sp.hsv, channels);int nWidth  = sp.img.cols;int nHeight = sp.img.rows;imshow("通道0", channels[0]);    imshow("通道1", channels[1]);   imshow("通道2", channels[2]);   Mat src = sp.img;Mat dst = src.clone();float alpha = 0.8;float beta = 30;for (int row = 0; row < nHeight; row++){for (int col = 0; col < nWidth; col++){float b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];float g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];float r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(b *alpha +beta);dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(g *alpha + beta);dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(r *alpha  +beta);}}imshow("dst", dst);waitKey(0);
}

结果

结果调整是比较好，还不是很合胃口，还是需要进一步调整，所以就需要非线性变换，非线性变换就没有那么死板了，非统一去调整亮度，而是根据当前亮度值的范围去调整，我们再来看结果：

非线性变换的结果为dst1，明显效果比dst的线性变换要好一些，在接下来的学习中，我们会呈现更高级的调整，线性变换加查找表，请等待下一节。

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