【培训教程】bloom特效、炫光、 VSCode + OpenCV ４.４验证与代码升级

对下面文章的技术验证，代码升级
引用：[1] bloom特效 - 星光下的守望者 - 博客园

网友的Bloom文章，这里进行试验，改造为新版本的OpenCV代码

---

测试运行环境

1. OpenCV 4.4.0
2. MinGW 编译
3. VSCode 1.5.1
4. 时间：2020-10

一、简述理论

RGB转为YUV，Y为亮度，详细见引用的博文。
Y=0.299R+0.587G+0.114B;
U=-0.147R-0.289G+0.436B;
V=0.615R-0.515G-0.100B;
步骤：

1 读入原图

chinesedragon.jpg放到exe相同的目录下，使用imread读取图像

2. 转为灰度图

使用cvtColor函数进行灰度转换，传入COLOR_BGR2GRAY参数
使用clone

3. 阀值控制

使用 img.clone()来克隆一份数据，防止对原来数据修改。
可以写代码来处理见本程序，也可以使用函数，如：
cv::threshold(imggrey, imggrey1, 170, 255, cv::THRESH_BINARY);
然后根据imggrey1去处理img

4. 高斯均匀化

可以使用GaussianBlur函数进行高斯均匀化。控制 ks的大小，比如ks(20, 20) 可以扩大均匀效果，也可以修改Sigma参数来调整

5. 合并相加

通过加权平均方法，把两个图片相加。

二、程序改造

原来的代码不是OpenCV 3 、4的格式。
下面修改为新版本的格式：
大致修改函数等：

• IplImage 改为mat类型
• cvLoadImage 改为imread
• cvNamedWindow 改为namedWindow
• CV_WINDOW_AUTOSIZE=>WINDOW_AUTOSIZE
• 显示原jpg图,cvShowImage =》imshow
• CV_BGR2GRAY=> COLOR_BGR2GRAY
• cvPtr2D 改为blur.ptr

代码如下（示例）：

/*
#include 
#include 
using namespace cv;

#define THRESHOLD_COLOR 0x38 //阀值，可以为0
#define A_VALUE 1.0f         //原图的系数
#define B_VALUE 1.0f         //新图的系数

Mat img; //IplImage 改为mat类型
/**
 @brief Main函数
 @param argc 参数个数
 @param argv 参数数组指针
 @note
    -   读入原图
    -   转为灰度图
    -   阀值控制
    -   高斯均匀化
    -   合并相加
 @return int
 */
int main(int argc, char **argv)
{
     
    //步骤1：读取原图
    img = imread("chinesedragon.jpg");        //读取原图
    namedWindow("Image-in", WINDOW_AUTOSIZE); //创建窗口
    imshow("Image-in", img);                  // 显示原图

    //步骤2：转为灰度图
    Mat imggrey;                            //不用初始化
    cvtColor(img, imggrey, COLOR_BGR2GRAY); //转为灰度图
    imshow("Image-grey", imggrey);          //显示灰度图

    //步骤3：阀值处理
    Mat tmp = img.clone();                  //临时图像 克隆一份
    //循环进行阀值处理，小于阀值的设定为黑色
    for (int i = 0; i < tmp.rows; i++) //行循环
    {
     
        for (int j = 0; j < tmp.cols; j++) //列循环
        {
     
            //小于阀值的设定为黑色
            if (imggrey.at<uchar>(i, j) < THRESHOLD_COLOR)
            {
     
                tmp.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0; //blue
                tmp.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0; //green
                tmp.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0; //red

            } //if
        }     //for j
    }         //for i

    imshow("Image-threshold", tmp); //显示threshold

    //Step 4:高斯均匀化
    Mat blur;                           //均匀化
    Size ks(7, 7);                      //size
    GaussianBlur(tmp, blur, ks, 1);     //高斯均匀化
    imshow("Image-GaussianBlur", blur); //show blur

    //Step 5: 图像相加
    unsigned int r1; //临时变量
    Vec3b *ptr_s;    //原图的行指针
    Vec3b *ptr_d;    //目标图的行指针

    //逐行扫描处理
    for (int i = 0; i < tmp.rows; i++)
    {
     
        ptr_s = img.ptr<Vec3b>(i);  //原图的行指针
        ptr_d = blur.ptr<Vec3b>(i); //目标图的行指针

        //逐列扫描处理
        for (int j = 0; j < tmp.cols; j++)
        {
     
            for (int k = 0; k < 3; k++) //B,G,R循环进行叠加越界判断
            {
     
                r1 = A_VALUE * ptr_s[j][k] + B_VALUE * ptr_d[j][k]; //加权平均
                if (r1 > 0xff)
                    r1 = 0xff; //最大255

                ptr_d[j][k] = r1; //赋值

            } //for k
        }     //for j
    }         //for i

    imshow("Image-bloom", blur); //显示最终图像

    //等待按键，ESC退出
    cv::waitKey();
    /*不用销毁窗口，可以自动销毁
    destroyWindow("Image-in");
    destroyWindow("Image-grey");
    destroyWindow("Image-threshold");
    destroyWindow("Image-gaussianblur");
    destroyWindow("Image-bloom");
    */
    return 0;
}

2.运行结果

原图：

灰度图阀值
高斯均匀化
炫光

总结

显示了图像的Bloom过程和结果图。
显示了OpenCV4相关的代码书写方式