霓虹濾鏡

城市的夜晚，那閃爍的霓虹燈，想必大家都司空見慣了，給照片加上霓虹濾鏡會不會很炫酷呢？
霓虹是用來描繪出影象的輪廓，勾畫顏色變化的邊緣，加強其過度效果，使影象產生輪廓發光的效果。

主要原理是：將當前畫素與其同列正下方和右方的畫素的RGB分量分別做梯度運算（差的平方和的平方根），運算結果作為當前的畫素值。為了使影象輪廓邊緣發光的效果更明顯，可以適當地將運算結果乘以一個常數。
假設有1,2,3三個畫素，1是當前點，2是1同行的下一個畫素，3是1同列正下方的畫素。三個點的RGB分量分別是（r1,g1,b1），（r2,g2,b2），（r3,g3,b3）,R,G,B為計算後的結果，i 為常數那麼轉換公式如下：

• R = i*sqrt( (r1-r2) * (r1-r2) + (r1-r3) * (r1-r3) )
• G = i*sqrt( (g1-g2) * (g1-g2) + (g1-g3) * (g1-g3) )
• B = i*sqrt( (b1-b2) * (b1-b2) + (b1-b3) * (b1-b3) )

RGB三個分量的值要控制在0~255之間。
完整程式碼如下：

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

using namespace cv;
using namespace std;

void
 
 niHongFilter(Mat &srcImage);

int main(){
    Mat srcImage = imread("lena.jpg");//圖片在工程目錄下，否則寫絕對路徑

    if(!srcImage.data || srcImage.empty()){
        cout<<"讀入圖片錯誤！"<<endl;
        return -1;
    }

    imshow("原圖",srcImage);

    niHongFilter(srcImage);
    waitKey(0);
    return 0;
}

void
 
 niHongFilter(Mat &srcImage){
    int rowNum = srcImage.rows;
    int colNum = srcImage.cols;

    for(int j = 0;j<rowNum-1;j++){
        uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j);
        for(int i = 0;i<colNum-1;i++){

            //當前畫素的RGB分量
            int b1 = data[i*3];
            int g1 = data[i*3+1];
            int r1 = data[i*3+2];

            //同行下一個畫素的RGB分量
            int b2 = data[(i+1)*3];
            int g2 = data[(i+1)*3+1];
            int r2 = data[(i+1)*3+2];

            //指標移到下一行
            data = srcImage.ptr<uchar>(j+1);

            //同列正下方的畫素的RGB分量
            int b3 = data[i*3];
            int g3 = data[i*3+1];
            int r3 = data[i*3+2];

            //指標移回來
            data = srcImage.ptr<uchar>(j);

            //計算新的RGB分量的值
            int R = 10*sqrt((r1-r2)*(r1-r2) + (r1-r3)*(r1-r3));
            int G = 10*sqrt((g1-g2)*(g1-g2) + (g1-g3)*(g1-g3));
            int B = 10*sqrt((b1-b2)*(b1-b2) + (b1-b3)*(b1-b3));

            data[i*3] = max(0,min(B,255));;
            data[i*3+1] = max(0,min(G,255));;
            data[i*3+2] = max(0,min(R,255));;
        }
    }
    imshow("霓虹濾鏡",srcImage);
}

常數取10的效果圖：






曝光濾鏡

曝光影象或多或少的損失了原影象中明快的顏色和色調。曝光濾鏡主要原理是操作每個畫素的RGB分量，若某個分量的值小於128，則用255減去這個值，把運算結果賦值給當前分量。
例如有個點畫素值是（64,135,234），則運算後的值是（191,135,234）

完整程式碼如下：

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

using namespace cv;
using namespace std;

void baoGuangFilter(Mat &srcImage);

int main(){
    Mat srcImage = imread("lena.jpg");//圖片在工程目錄下，否則寫絕對路徑

    if(!srcImage.data || srcImage.empty()){
        cout<<"讀入圖片錯誤！"<<endl;
        return -1;
    }

    imshow("原圖",srcImage);

    baoGuangFilter(srcImage);
    waitKey(0);
    return 0;
}

void baoGuangFilter(Mat &srcImage){
    int rowNum = srcImage.rows;
    int colNum = srcImage.cols * srcImage.channels();

    for(int j = 0;j<rowNum;j++){
        uchar* data = srcImage.ptr<uchar>(j);
        for(int i = 0;i<colNum;i++){
            data[i] = data[i] > 128 ? data[i] : 255 - data[i];
        }
    }

    imshow("曝光濾鏡",srcImage);
}

效果圖：