三、曲线调整( Curves Adjustment )
曲线调整是Photoshop的最常用的重要功能之一。
网上关于曲线技术原理的材料都不完整。经过一个多月的探索、不断实验，我用OpenCV实现了曲线功能，基本算是揭开了“曲线之谜“。
（一）曲线原理
对于一个RGB图像, 可以对R, G, B 通道进行独立的曲线调整，即，对三个通道分别使用三条曲线（Curve）。还可以再增加一条曲线对 三个通道进行整体调整。 因此，对一个图像，可以用四条曲线调整。最终的结果，是四条曲线调整后合并产生的结果。
我们先来分析对单通道一条曲线的原理，比如：对红色通道定义一条曲线如下：
图中，横轴是输入，比左到右分别表示0到255. 纵轴是输出，从下到上分别表示0到255.
该曲线由三个点定义，座标分别为： 点1（0，0）， 点2（127，154），点3（255，255）
点1和点3是默认产生的， 点2是我们新增加的。在这三个点中画出一条曲线（Spline）.
调整的实现： 当输入（红色通道值）为X1时，将输出值（新的红色通道值）设为曲线对应的值 Y1.
代码实现： 对图片的所有像素点进行扫描， 取红色值 X1, 换为 对应的 Y1. 其它两个通道值（绿蓝）不变。
比如： 像素点的RGB= (127, 230, 220), 其中红色值为 X1 = 127, 对应曲线上的值Y1 = 154, 则对该通道曲线调整后 像素点的RGB= (154, 230, 220)
如果曲线仅是一条由左下角到右上角的45度斜线，则 X1 总是等于 Y1, 则曲线调整后 图片不变。
对红、绿、蓝三个独立通道调整方式都与上述算法相同。各通道调整是互不相关的。
然后，我们再来分析对RGB通道进行整体调整的原理。
RGB通道进行整体调整, 则根据该曲线同时对R， G， B三个值进行调整。
R ＝ 127 作为输入值， 计算曲线上的 对应输出值 R1
作为输入值, 计算曲线上的 对应输出值 G1
作为输入值, 计算曲线上的 对应输出值 B1
像素点的RGB ＝（R1， G1， B1）
用几条曲线同时调整时，先对红、绿、蓝三个独立通道分别进行调整，最后对RGB总通道进行调整。
由于曲线调整仅仅是数值替换，可以用一个转换表进行快速运算， 因此，曲线调整的速度是很快的。
（二）曲线的生成
Photoshop使用的曲线是一种SPline 曲线。这种曲线表现力很强，特点是：仅需要定义几个控制点，就可以定义一条平滑的曲线，且曲线同时通过所有控制点。生成曲线时，只需要给出几个控制点，调用曲线生成函数即可。
SPline的具体数学原理我就不讲了，生成函数可以看下面的源码Curves.cpp中的spline()函数
（三）曲线调整的OpenCV实现
我用opencv写了两个 C++ 类： Curves类实现了多通道的曲线的定义、绘制、实施调整。 Curve类是一个通道的曲线定义类。
源码共两个文件： Curves.hpp, Curves.cpp
源码有一定的长度，不具体解释了，请见注释。补充说明几点：
1， Curves类中定义了四个Curve对象(即四个通道)，分别是RedChannel, GreenChannel, BlueChannel 和 RGBChannel.
2， Curves类支持用鼠标生成曲线，使用方法见例程。
2， Curves.cpp中的spline()函数是生成曲线数值的，即输入一串控制点，通过插值运算，生成一系列的输出值。
3， 除了用鼠标生成曲线以外， 也可以用程序代码直接生成曲线：
先使用Curve类的clearPoints()方法清除所有控制点，再调用addPoint()方法逐个添加控制点即可。
（四）例程
写一个例程，使用Curves类，实现曲线调整。
程序中定义了两个窗口，一个是图片窗口，一个是曲线窗口。
/*
* test_Curves.cpp
*
* Created on: 2016年9月11日
* Author: Administrator
*/
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "Curves.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
static string window_name = "Photo";
static Mat src;
static string curves_window = "Adjust Curves";
static Mat curves_mat;
static int channel = 0;
Curves curves;
static void invalidate()
{
curves.draw(curves_mat);
imshow(curves_window, curves_mat);
Mat dst;
curves.adjust(src, dst);
imshow(window_name, dst);
int y, x;
uchar *p;
y = 150; x = 50;
p = dst.ptr<uchar>(y) + x * 3;
cout << "(" << int(p[2]) << ", " << int(p[1]) << ", " << int(p[0]) << ") ";
y = 150; x = 220;
p = dst.ptr<uchar>(y) + x * 3;
cout << "(" << int(p[2]) << ", " << int(p[1]) << ", " << int(p[0]) << ") ";
y = 150; x = 400;
p = dst.ptr<uchar>(y) + x * 3;
cout << "(" << int(p[2]) << ", " << int(p[1]) << ", " << int(p[0]) << ") " << endl;
}
static void callbackAdjustChannel(int , void *)
{
switch (channel) {
case 3:
curves.CurrentChannel = &curves.BlueChannel;
break;
case 2:
curves.CurrentChannel = &curves.GreenChannel;
break;
case 1:
curves.CurrentChannel = &curves.RedChannel;
break;
default:
curves.CurrentChannel = &curves.RGBChannel;
break;
}
invalidate();
}
static void callbackMouseEvent(int mouseEvent, int x, int y, int flags, void* param)
{
switch(mouseEvent) {
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
curves.mouseDown(x, y);
invalidate();
break;
case CV_EVENT_MOUSEMOVE:
if ( curves.mouseMove(x, y) )
invalidate();
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP:
curves.mouseUp(x, y);
invalidate();
break;
}
return;
}
int main()
{
//read image file
src = imread("building.jpg");
if ( !src.data ) {
cout << "error read image" << endl;
return -1;
}
//create window
namedWindow(window_name);
imshow(window_name, src);
//create Mat for curves
curves_mat = Mat::ones(256, 256, CV_8UC3);
//create window for curves
namedWindow(curves_window);
setMouseCallback(curves_window, callbackMouseEvent, NULL );
createTrackbar("Channel", curves_window, &channel, 3, callbackAdjustChannel);
// 范例：用程序代码在RedChannel中定义一条曲线
// curves.RedChannel.clearPoints();
// curves.RedChannel.addPoint( Point(10, 10) );
// curves.RedChannel.addPoint( Point(240, 240) );
// curves.RedChannel.addPoint( Point(127, 127) );
invalidate();
waitKey();
return 0;
}运行效果如下：
原图：
对红色通道（Channel 1）进行曲线调整
然后，对RGB通道（Channel 0）来一个经典的S型曲线调整
