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如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
在opencv 中如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度，谁能给个建议？谢谢
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
根据期望修改的要求，建立某种映射关系。对应转换过去就行了。
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
根据期望修改的要求，建立某种映射关系。对应转换过去就行了。
我也是这样理解的，但是具体怎么实施，就不会了。能不能详细点，谢谢了！
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
比如R, G, B三个通道相互交换，就是改变的一种；再如，伪彩色也可认为是改变图像的R, G, B三通道。
如果修改色相和饱和度的话，需要先把图像作格式转换，如HSL、或HSV格式，然后根据你的期望，按照一定的法则对应转换过去就是。
无法具体回答的原因是不知道你的期望。
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
我把 RGB 图像转化为 HSV 图像，改变 s （饱和度）的值，然后在相同条件下跟 photoshop 相比，有明显的色斑，效果不是很差，但也并不理想。
我想会不会有其他算法的校正，但不得而知。
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
楼主的意思是单独调节RGB各个通道，如让某个通道增加或者减少多少，使得图片颜色改变吗？
或者通过调整HSV各个通道，如让某个通道增加或者减少多少，从而改变图像的色调或者饱和度吗？
如果是，那么可以看看签名中提供的演示软件，提供该功能（本行为广告内容）。
houjbf 提到的色斑问题，这个与处理有关了，主要H通道的处理方式：
H & 0 时， H = H + 180
H & 180 时 H = H - 180
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
=&&&Loren:
对，我正是这个意思。
【思维空间】，我早看过，也下载了这个软件 《Dips V1.0》，它里边的“色调/饱和度的调整”做得就非常好，就是不知道是怎么实现的？
你提供的这个思路我回头试试，谢谢先！
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
有空了，我把这段源代码找到，贴出来，供大家丢砖头。
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
色调饱和度调节，支持ROI，源代码：
bool CMyImage::HSVAddS(IplImage *img, double dH, double dS, double dV){& & & & bool&&bResult =& & & & int& &x,& & & & int& &nV& & & & float fV& & & & int& &nH, nS, nV;& & & & float fH, fS, fV;& & & & unsigned char *pLine = NULL;& & & & unsigned char *pPixel = NULL;& & & & float *pFloatPixel = NULL;& & & & CvRect rect = cvGetImageROI(img);& & & & switch (img-&depth)& & & & {& & & & case IPL_DEPTH_8U:& & & & & & & & nH = (int) dH;& & & & & & & & nS = (int) dS;& & & & & & & & nV = (int) dV;& & & & & & & & pLine = (unsigned char*) (img-&imageData + rect.y * img-&widthStep + rect.x * img-&nChannels);& & & & & & & & for (y = 0; y & rect. y++, pLine += img-&widthStep)& & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & for (pPixel = pLine, x = 0; x & rect. x++, pPixel += img-&nChannels)& & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & // 色调& & & & & & & & & & & & & & & & nValue = (int) pPixel[0] + nH;& & & & & & & & & & & & & & & & if (nValue & 180)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & nValue -= 180;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & else if (nValue & 0)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & nValue += 180;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & pPixel[0] = (unsigned char) nV& & & & & & & & & & & & & & & & // 饱和度& & & & & & & & & & & & & & & & nValue = (int) pPixel[1] + nS;& & & & & & & & & & & & & & & & if (nValue & 255)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & nValue = 255;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & else if (nValue & 0)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & nValue = 0;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & pPixel[1] = (unsigned char) nV& & & & & & & & & & & & & & & & // 纯度& & & & & & & & & & & & & & & & nValue = (int) pPixel[2] + nV;& & & & & & & & & & & & & & & & if (nValue & 255)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & nValue = 255;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & else if (nValue & 0)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & nValue = 0;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & pPixel[2] = (unsigned char) nV& & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & }& & & & & & & & bResult =& & & & & & & && & & & case IPL_DEPTH_32F:& & & & & & & & fH = (float) dH;& & & & & & & & fS = (float) dS;& & & & & & & & fV = (float) dV;& & & & & & & & pLine = (unsigned char*) (img-&imageData + rect.y * img-&widthStep + rect.x * img-&nChannels);& & & & & & & & for (y = 0; y & rect. y++, pLine += img-&widthStep)& & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & pFloatPixel = (float*) pL& & & & & & & & & & & & for (pPixel = pLine, x = 0; x & rect. x++, pFloatPixel += img-&nChannels)& & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & // 色调& & & & & & & & & & & & & & & & fValue = pFloatPixel[0] + fH;& & & & & & & & & & & & & & & & if (fValue & 360)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & fValue -= 360;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & else if (fValue & 0)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & fValue += 360;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & pFloatPixel[0] = fV& & & & & & & & & & & & & & & & // 饱和度& & & & & & & & & & & & & & & & fValue = pFloatPixel[1] + fS;& & & & & & & & & & & & & & & & if (fValue & 1)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & fValue = 1;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & else if (fValue & 0)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & fValue = 0;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & pFloatPixel[1] = fV& & & & & & & & & & & & & & & & // 纯度& & & & & & & & & & & & & & & & fValue = pFloatPixel[2] + fV;& & & & & & & & & & & & & & & & if (fValue & 1)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & fValue = 1;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & else if (fValue & 0)& & & & & & & & & & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & fValue = 0;& & & & & & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & pFloatPixel[2] = fV& & & & & & & & & & & & }& & & & & & & & }& & & & & & & & & & & & & & & & bResult =& & & & & & & && & & & }& & & & return bR}// 图像色调调节bool CMyImage::ImgAdjustHSV(IplImage *src, IplImage *dst, double dH, double dS, double dV){& & & & bool&&bResult =& & & & if (src && dst)& & & & {& & & & & & & & if (src-&depth == dst-&depth &&& & & & & & & & & & & & src-&nChannels == dst-&nChannels &&& & & & & & & & & & & & src-&width == dst-&width &&& & & & & & & & & & & & src-&height == dst-&height)& & & & & & & & {& & & & & & & & & & & & int& & nCOI = cvGetImageCOI(src);& & & & & & & & & & & & CvRect rect = cvGetImageROI(src);& & & & & & & & & & & & cvSetImageCOI(src, 0);& & & & & & & & & & & & cvSetImageCOI(dst, 0);& & & & & & & & & & & & cvSetImageROI(dst, rect);& & & & & & & & & & & & // 计算 HSV& & & & & & & & & & & & cvCvtColor(src, dst, CV_BGR2HSV);& & & & & & & & & & & & // 色调调节& & & & & & & & & & & & HSVAddS(dst, dH, dS, dV);& & & & & & & & & & & & // 还原图像& & & & & & & & & & & & cvCvtColor(dst, dst, CV_HSV2BGR);& & & & & & & & & & & & // 恢复 COI& & & & & & & & & & & & cvSetImageCOI(src, nCOI);& & & & & & & & & & & & cvSetImageCOI(dst, nCOI);& & & & & & & & & & & & bResult =& & & & & & & & }& & & & }& & & & return bR}复制代码
如何修改图像的RGB通道或者修改色相和饱和度
敬佩，太感谢了！
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虽然若干年前就看过了关于色彩空间的介绍，但是直到今天才自己动手写代码做这件事情。虽然网络上已经有很多现成的例子，但是一则仅仅适用于浮点型的数据，另一方面，在实现上也有一些尚可优化之处。
色彩模型除了最常见的RGB以外，还有HSB、YCbCr、XYZ、Lab等。HSB一般仅仅作为图像处理过程中的临时模式，YCbCr常常用于图像的压缩处理，而XYZ则严格按照人眼对光信号的敏感度进行分布。
这里将要稍作讨论的便是Lab模型。网络上诸多的介绍都说Lab是基于XYZ的，故人们一般也只能找到XYZ和Lab之间的转换，而RGB到Lab的转换只能使用XYZ作为中间模式间接进行。可惜的是，这种现状源于误解。而在图像处理软件中（比如Photoshop），往往采用一个更为简单的算法。
我们可以先观察RGB到XYZ的转换：
[X,Y,Z] = [M] * [R,G,B]
其中M为一3x3矩阵：[M] = [0.6, 0.1805;0.2, 0.0722;0.2, 0.9505]，
RGB是经过Gamma校正的色彩分量：R=g(r)，G=g(g)，B=g(b)。其中rgb为原始的色彩分量。
g是Gamma校正函数：当 x & 0.018 时，g(x) = 4.5318 * x当 x &= 0.018 时，g(x) = 1.099 * d^0.45 - 0.099
rgb以及RGB的取值范围则均为[0,1)。计算完成后，XYZ的取值范围则有所变化，分别是：[0, 0.9506)，[0, 1)，[0, 1.0890)。
以及XYZ到Lab的转换：
L = 116 * f(Y1) - 16a = 500 * (f(X1) - f(Y1))b = 200 * (f(Y1) - f(Z1))
其中f是一个类似Gamma函数的校正函数：当 x & 0.008856 时，f(x) = x^(1/3)当 x &= 0.008856 时，f(x) = ( 7.787 * x ) + ( 16 / 116 )X1、Y1、Z1分别是线性归一化之后的XYZ值，也就是说，它们的取值范围都是[0, 1)。此外，函数f的值域也和自变量一样都是[0, 1)。
计算完成后，L的取值范围[0, 100)，而a和b则约为[-169, +169)和[-160, +160)。
在观察这些貌似复杂的变换之前，我们必须确定的一个假设是：在图像处理软件中，非RGB色彩数据的绝对值并不重要，重要的是他们能够尽可能准确的还原成RGB图像以显示在屏幕等相关设备上。这个假设是我们的简化得以成立的理由。
上面的从XYZ到Lab的转换乍一看起来很奇怪，但若是仔细观察，不难发现L与Y1只是一个简单的同区间映射关系，这个映射其实可有可无（如果进行了映射反而必定导致色阶丢失）。
这样，我们取得的第一个简化是：L = Y1。
接下来接着看a和b的映射过程。大家不难发现，a和b其实是一个色差信号（跟Cb和Cr的性质差不多）。至于它们的转换系数500和200，大家可以完全忘记，因为他们的值域并不符合8位整数值的表达需要。我们将会稍后计算出合适的因数，使得a和b都处在[0, 255]的范围内。
因为XYZ必须归一化转为X1Y1Z1，那么我们其实可以在转换矩阵M中作出这个修改，令每行乘以一个系数以使得每行各数之和为1：[M1] = [0.2 0.1899;0.2, 0.0722;0.5, 0.8728]
于是乎，我们得出一个半成品：L = Y1 = 0.2126 * R + 0.7152 * G + 0.0722 * Ba = Fa * (X1 - Y1) + Dab = Fb * (Y1 - Z1) + Db其中的Fx是调整值域用的系数，Dx是一个正数，用来消除a和b的负值。Fx和Dx的选取必须令a和b满足值域在[0, 255]上的分布。
接下来我们来确定Fx和Dx的值。通过M1我们很容易计算出X1-Y1的值域（极端情况）为[-86.784, +86.784)，而Y1-Z1的值域则为[-204.9536, +204.9536)。于是乎，Fa的值为1.4749，Fb的值为0.6245；Da和Db则都是128。
这时，代入M1有：L = Y1 = 0.2126 * R + 0.7152 * G + 0.0722 * Ba = 1.4749 * (0.2213 * R - 0.3390 * G + 0.1177 * B) + 128b = 0.6245 * (0.1949 * R + 0.6057 * G - 0.8006 * B) + 128其中RGB和Lab的取值范围都是[0,255]。
最后的一点工作是算法的优化。我们可以将这个方程组转换成常整数乘法与移位的方式（相当于使用定点数）。为了方便阅读，我仍然将移位写为除法。
所以我们的最终结果为：
L = Y1 = (13933 * R + 46871 * G + 4732 * B) div 2^16a = 377 * (14503 * R - 22218 * G + 7714 * B) div 2^24 + 128b = 160 * (12773 * R + 39695 * G - 52468 * B) div 2^24 + 128
至于逆变换则可以用类似的方法推导出来：
设L1=L，a1=(a-128)*174，b1=(b-128)*410，有：R = L1 + (a1 * 100922 + b1 * 17790) div 2^23G = L1 - (a1 * 30176 + b1 * 1481) div 2^23B = L1 + (a1 * 1740 - b1 * 37719) div 2^23其中RGB和Lab的取值范围都是[0,255]，再经过逆Gamma函数取得原始的rgb
以上的算法在Delphi中编译通过。经测试，运算得出的直方图与图片观感和我手头的Photoshop CS的结果非常相似，但也有一些幅度上的差别，且容以后慢慢细察。
当初为了寻觅一个简单的RGB直接转Lab算法而找遍网络皆不得，万不得已只好自力更生。其间虽费时一日，幸好也算略有所得。暂记于此，以利后人。其间或许难免错漏之处，还望达人不吝指点。
经转换后得到
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////L = Y1 = (13933 * R + 46871 * G + 4732 * B) div 2^16//a = 377 * (14503 * R - 22218 * G + 7714 * B) div 2^24 + 128//b = 160 * (12773 * R + 39695 * G - 52468 * B) div 2^24 + 128void RGB2Lab2(double R, double G, double B, double &L, double &a, double &b){&&&&& L = 0.2126007 * R + 0.7151947 * G + 0.0722046 * B;&&&&& a = 0.3258962 * R - 0.4992596 * G + 0.1733409 * B + 128;&&&&& b = 0.1218128 * R + 0.3785610 * G - 0.5003738 * B + 128;}
//R = L1 + (a1 * 100922 + b1 * 17790) div 2^23//G = L1 - (a1 * 30176 + b1 * 1481) div 2^23//B = L1 + (a1 * 1740 - b1 * 37719) div 2^23void Lab2RGB2(double L, double a, double b, double &R, double &G, double &B){&&&&& R = L + 0.0120308 * a + 0.0021207 *&&&&& G = L - 0.0035973 * a - 0.0001765 *&&&&& B = L + 0.0002074 * a - 0.0044965 *}///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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你好! 怎么说呢, 你的问题写的很详细,挺有意思, 那我也说详细一些:)
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求助：怎么把得到的三维矩阵转化为rgb图像
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新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
用matlab进行数字图像处里，我把一个rgb图分成三个二维基量，进行dct变化，相关处理后进行重构，再叠加起来，得到一个三维矩阵，但不知道如何将该矩阵转化为rgb图像，对于灰度图有mat2gray，那rgb图呢？&&知道的前辈们能回复一下吗？谢谢啦！
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function dct(x,y)& && &%x表示去掉dct矩阵的高频行分量，y表示去掉dct矩阵的高频列分量
a=imread('000.jpg');& &%读入图像
r=zeros(450,600);
g=zeros(450,600);
b=zeros(450,600);
r=a(1:450,1:600,1);
g=a(1:450,1:600,2);
b=a(1:450,1:600,3);
r1=dct2(r);
g1=dct2(g);
b1=dct2(b);
r2=zeros(450,600);
g2=zeros(450,600);
b2=zeros(450,600);
r2=r;g2=g;b2=b;
r2(x:450,y:600)=0;
g2(x:450,y:600)=0;
b2(x:450,y:600)=0;
r3=idct2(r2);
g3=idct2(g2);
b3=idct2(b2);
a2=zeros(450,600,3);
a2(1:450,1:600,1)=r3;
a2(1:450,1:600,2)=g3;
a2(1:450,1:600,3)=b3;
subplot(1,2,1);imshow(a);
subplot(1,2,2);imshow(a3);
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a2得到一个三维矩阵，就是不知道怎么转化为rgb图像了
第一次发帖，发成三块了，有点弱。呵呵~
关注者： 201
这个问题比较有趣，关注
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可以考虑使用imwrite将矩阵写入到rgb图片上
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