实现原理
色温是表示光线中包含颜色成分的一个计量单位。从理论上说，黑体温度指绝对黑体从绝对零度（－273℃）开始加温后所呈现的颜色。黑体在受热后，逐渐由黑变红，转黄，发白，最后发出蓝色光。当加热到一定的温度，黑体发出的光所含的光谱成分，就称为这一温度下的色温，计量单位为“K”（开尔文）。
在图像处理中，对图像进行色温调整也是常见的操作之一。一般情况下，认为暖色偏黄色，冷色偏蓝色，基于此逻辑，在提高色温的时候，对红色和绿色通道进行增强，对蓝色通道进行减弱，这样就能让图像的黄色占比提高，进而达到暖黄色的效果；反之亦然，降低色温，只需要增强蓝色通道，减少红色和绿色。
至此，图像实现了色温的调整。C++实现代码如下。
功能函数代码
// 色温调节 cv::Mat ColorTemperature(cv::Mat input, int n) { cv::Mat result = input.clone(); int row = input.rows; int col = input.cols; int level = n/2; for (int i = 0; i < row; ++i) { uchar* a = input.ptr<uchar>(i); uchar* r = result.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < col; ++j) { int R,G,B; // R通道 R = a[j * 3 + 2]; R = R + level; if (R > 255) { r[j * 3 + 2] = 255; } else if (R < 0) { r[j * 3 + 2] = 0; } else { r[j * 3 + 2] = R; } // G通道 G = a[j * 3 + 1]; G = G + level; if (G > 255) { r[j * 3 + 1] = 255; } else if (G < 0) { r[j * 3 + 1] = 0; } else { r[j * 3 + 1] = G; } // B通道 B = a[j * 3]; B = B - level; if (B > 255) { r[j * 3] = 255; } else if (B < 0) { r[j * 3] = 0; } else { r[j * 3] = B; } } } return result; }
C++测试代码
#include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; cv::Mat ColorTemperature(cv::Mat input, int n); int main() { cv::Mat src = imread("test4.jpg"); int n1 = 50; int n2 = -50; cv::Mat result1 = ColorTemperature(src, n1); cv::Mat result2 = ColorTemperature(src, n2); imshow("original", src); imshow("result1", result1); imshow("result2", result2); waitKey(); return 0; } // 色温调节 cv::Mat ColorTemperature(cv::Mat input, int n) { cv::Mat result = input.clone(); int row = input.rows; int col = input.cols; int level = n/2; for (int i = 0; i < row; ++i) { uchar* a = input.ptr<uchar>(i); uchar* r = result.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < col; ++j) { int R,G,B; // R通道 R = a[j * 3 + 2]; R = R + level; if (R > 255) { r[j * 3 + 2] = 255; } else if (R < 0) { r[j * 3 + 2] = 0; } else { r[j * 3 + 2] = R; } // G通道 G = a[j * 3 + 1]; G = G + level; if (G > 255) { r[j * 3 + 1] = 255; } else if (G < 0) { r[j * 3 + 1] = 0; } else { r[j * 3 + 1] = G; } // B通道 B = a[j * 3]; B = B - level; if (B > 255) { r[j * 3] = 255; } else if (B < 0) { r[j * 3] = 0; } else { r[j * 3] = B; } } } return result; }
测试效果
图1 原图
图2 n为50的效果图
图3 n为-50的效果图
通过调整percent可以实现图像色温的调整。
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