基于Qt的图像处理技术和算法

原文链接： http://developer.nokia.com/community/wiki/Image_editing_techniques_and_algorithms_using_Qt

这篇文章主要阐述了如何使用Qt在像素级别上对图像进行操作，并实现了一些图像效果，这些效果主要有：灰度，模糊，锐化，添加相框，金属质感，改变图像饱和度，亮度还有白平衡。

介绍

文章中，我们将讨论在Qt中修改图像的一些技术和算法，在这之前，你必须知道在Qt中操作图像的一些方法。

.在Qt中有两种表示图像的类，Qt:QImage和QPixmap，还有QBitmap来存储单色的图像，比如遮罩，QPicture在存储QPainter的一些操作指令。

当我们想要在屏幕上绘制图像的时候，最快的方法就是使用QPixmap，不过坏处就是无法访问和修改像素；

QImage在IO操作中有很快的速度，并且给出了访问像素的接口，这篇文章中我们就使用这个类。

.如果你是要处理大的图片，比如摄像头拍摄的照片，这种情况最好是将原图缩小之后作为预览图显示在屏幕上，除非我们允许用户缩放图像。有两种加载并缩放图像的方法。

。将图像加载进QImage或者QPixmap，然后调整大小：

QImage image("sample.png");
image = image.scaled(width, height);

使用QImageReader来读取和缩放图片，然后再加载进QImage中。QImageReader无法将一张图片加载进QPixmap中去，但是可以使用静态方法 QPixmap::fromImage(QImage img)从QImage中加载进QPixmap。这个方法非常快，并且不需要加载大图的内存开销：

QImageReader imgReader("sample.png");
imgReader.setScaledSize(QSize(width, height));
QImage * image;
imgReader.read(image);

。每一张图片都是由像素点组成，每一个像素都有三个通道：红，绿，蓝，还有一个alpha通道来保存透明度（JPEG格式的图片不支持透明）。每个通道的值是0-255，三个通道都是0的话，表示黑色，都是255表示白色。这篇文章中我们用RGB来表示一种颜色，也就是三个通道的值。

。相比于一个像素一个像素地读取，uchar *  QImage::scanLine(int i)可以一次读取整行的像素值，会更加高效，下面的例子就是按行读取的例子，也是我们将要讲的第一个例子，转灰度图。

QImage * MainWindow::greyScale(QImage * origin){
    QImage * newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32);

    QRgb * line;

    for(int y = 0; y<newImage->height(); y++){
        QRgb * line = (QRgb *)origin->scanLine(y);

        for(int x = 0; x<newImage->width(); x++){
            int average = (qRed(line[x]) + qGreen(line[x]) + qRed(line[x]))/3;
            newImage->setPixel(x,y, qRgb(average, average, average));
        }

    }

    return newImage;
}

灰度

我们要学习的第一个技术就是将彩色图转换成灰度图，我们首先要明白的一点就是，其实标准的灰度图就是每个像素点的三个通道的值一样或者近似，我们的策略就是将每个像素的每个通道的值都调成一样，取R,G,B值为三者的算数平均数就可以了，比如原色是RGB(169,204,69), 那么最终的RGB就是（169+204+69）/3 = 147.

QImage * MainWindow::greyScale(QImage * origin){
    QImage * newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32);

    QColor oldColor;

    for(int x = 0; x<newImage->width(); x++){
        for(int y = 0; y<newImage->height(); y++){
            oldColor = QColor(origin->pixel(x,y));
            int average = (oldColor.red()+oldColor.green()+oldColor.blue())/3;
            newImage->setPixel(x,y,qRgb(average,average,average));
        }
    }

    return newImage;
}

原始图

灰度图

亮度调节

就如之前我们提到的，白色用RGB(255,255,255)表示，黑色用RGB(0,0,0)表示，所以如果我们需要提高图片的亮度（颜色接近白色），我们需要同时增加三个通道的数值，反之就是变暗。

在这里我们添加了一个函数参数来决定要提高多少亮度，如果参数是负数的话就是减少亮度了。在每个通道都加上delta值之后，需要做的就是让它不要低于0且不要高于255.

原图

加亮图 Delta = 30

暖色调

当我们说一一幅暖色调的图片的时候通常是因为这张图色调偏黄。我们没有黄色的通道，但是红色和绿色混合起来就是黄色，所以我们增加这两个通道值，然后蓝色通道值不变就好了。

我们使用一个delta参数来决定增加红色和绿色通道的值。一张暖色的图片能够给人一种复古效果，如果是有沙子的图片，图片将会更加生动。

QImage * MainWindow::warm(int delta, QImage * origin){
    QImage *newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32);

    QColor oldColor;
    int r,g,b;

    for(int x=0; x<newImage->width(); x++){
        for(int y=0; y<newImage->height(); y++){
            oldColor = QColor(origin->pixel(x,y));

            r = oldColor.red() + delta;
            g = oldColor.green() + delta;
            b = oldColor.blue();

            //we check if the new values are between 0 and 255
            r = qBound(0, r, 255);
            g = qBound(0, g, 255);

            newImage->setPixel(x,y, qRgb(r,g,b));
        }
    }

    return newImage;
}

原图

暖色图 Delta = 30

冷色调

如果说暖色调的图片偏黄色，那么冷色调的图片应该就是偏蓝色了。在这个方法里面我们只增加蓝色通道的值，红色和绿色的值不变。

冷色调的图片可以联想到未来，死亡或者，冷。

QImage * MainWindow::cool(int delta, QImage * origin){
    QImage *newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32);

    QColor oldColor;
    int r,g,b;

    for(int x=0; x<newImage->width(); x++){
        for(int y=0; y<newImage->height(); y++){
            oldColor = QColor(origin->pixel(x,y));

            r = oldColor.red();
            g = oldColor.green();
            b = oldColor.blue()+delta;

            //we check if the new value is between 0 and 255
            b = qBound(0, b, 255);

            newImage->setPixel(x,y, qRgb(r,g,b));
        }
    }

    return newImage;
}

原图

冷色调图 Delta = 30

饱和度

我们已经说了，颜色由三个通道组成：红，绿，蓝，尽管如此，RGB不是唯一一个表示色彩的方式，在这里，我们使用HSL格式表示色彩 - hue（色相）, saturation（饱和度）, lightness（明度）。

饱和的图像拥有更加生动的颜色，通常会比较好看，但是有一点要记住：不要滥用饱和度，因为很容易出现失真。

QImage * MainWindow::saturation(int delta, QImage * origin){
    QImage * newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32);

    QColor oldColor;
    QColor newColor;
    int h,s,l;

    for(int x=0; x<newImage->width(); x++){
        for(int y=0; y<newImage->height(); y++){
            oldColor = QColor(origin->pixel(x,y));

            newColor = oldColor.toHsl();
            h = newColor.hue();
            s = newColor.saturation()+delta;
            l = newColor.lightness();

            //we check if the new value is between 0 and 255
            s = qBound(0, s, 255);

            newColor.setHsl(h, s, l);

            newImage->setPixel(x, y, qRgb(newColor.red(), newColor.green(), newColor.blue()));
        }
    }

    return newImage;
}

原图

饱和的图片 Delta=30

模糊

这个效果相对于之前的有一点点复杂。我们会用到一个卷积滤波器，根据当前像素的颜色和相邻像素的颜色来获得一个新的颜色。同时还有一个kernel的矩阵来决定计算中相邻像素的影响程度。

原像素会在矩阵的中心，因此我们会使用基数行的行和列。我们不会修改边缘的像素点，因为那些点没有我们需要的相邻像素点，虽然我们也可以只使用有效的像素点。

举了例子，让我们来看看如何计算像素的RGB值。下面的三个举证代表着当前像素和邻接像素的RGB值，最中间的是当前像素。

R = 20 102 99
150 200 77
170 210 105

G = 22 33 40
17 21 33
8 15 24

B = 88 70 55
90 72 59
85 69 50

Kenel =  0 2 0
2 5 2
0 2 0

使用滤波器进行计算：

r = ( (102*2) + (150*2) + (200*5) + (77*2) + (210*2) ) / (2+2+5+2+2) = 159
g = ( (33*2) + ( 17*2) + (21*5) + (33*2) + (15*2) ) / (2+2+5+2+2) = 23
b = ( (70*2) + (90*2) + (72*5) + (59*2) + (69*2) ) / (2+2+5+2+2) = 72

由原始的RGB(200, 21, 72)得到了RGB(159, 23, 72).  发现最大的变化是红色的通道，因为红色通道的值差距最大。

在修改肖像照片的时候通常会使用到模糊的技术，它能后掩盖住皮肤的瑕疵。

QImage * MainWindow::blur(QImage * origin){
    QImage * newImage = new QImage(*origin);

    int kernel [5][5]= {{0,0,1,0,0},
                        {0,1,3,1,0},
                        {1,3,7,3,1},
                        {0,1,3,1,0},
                        {0,0,1,0,0}};
    int kernelSize = 5;
    int sumKernel = 27;
    int r,g,b;
    QColor color;

    for(int x=kernelSize/2; x<newImage->width()-(kernelSize/2); x++){
        for(int y=kernelSize/2; y<newImage->height()-(kernelSize/2); y++){

            r = 0;
            g = 0;
            b = 0;

            for(int i = -kernelSize/2; i<= kernelSize/2; i++){
                for(int j = -kernelSize/2; j<= kernelSize/2; j++){
                    color = QColor(origin->pixel(x+i, y+j));
                    r += color.red()*kernel[kernelSize/2+i][kernelSize/2+j];
                    g += color.green()*kernel[kernelSize/2+i][kernelSize/2+j];
                    b += color.blue()*kernel[kernelSize/2+i][kernelSize/2+j];
                }
            }

            r = qBound(0, r/sumKernel, 255);
            g = qBound(0, g/sumKernel, 255);
            b = qBound(0, b/sumKernel, 255);

            newImage->setPixel(x,y, qRgb(r,g,b));

        }
    }
    return newImage;
}

原图

模糊图

锐化

像模糊中一样，锐化一张图片也会使用一个卷积滤波器，但是kernel矩阵是不一样的，相邻像素对应的值是负的。

锐化能够处理模糊的照片，能够提升细节。

QImage * MainWindow::sharpen(QImage * origin){
    QImage * newImage = new QImage(* origin);

    int kernel [3][3]= {{0,-1,0},
                        {-1,5,-1},
                        {0,-1,0}};
    int kernelSize = 3;
    int sumKernel = 1;
    int r,g,b;
    QColor color;

    for(int x=kernelSize/2; x<newImage->width()-(kernelSize/2); x++){
        for(int y=kernelSize/2; y<newImage->height()-(kernelSize/2); y++){

            r = 0;
            g = 0;
            b = 0;

            for(int i = -kernelSize/2; i<= kernelSize/2; i++){
                for(int j = -kernelSize/2; j<= kernelSize/2; j++){
                    color = QColor(origin->pixel(x+i, y+j));
                    r += color.red()*kernel[kernelSize/2+i][kernelSize/2+j];
                    g += color.green()*kernel[kernelSize/2+i][kernelSize/2+j];
                    b += color.blue()*kernel[kernelSize/2+i][kernelSize/2+j];
                }
            }

            r = qBound(0, r/sumKernel, 255);
            g = qBound(0, g/sumKernel, 255);
            b = qBound(0, b/sumKernel, 255);

            newImage->setPixel(x,y, qRgb(r,g,b));

        }
    }
    return newImage;
}

原图

锐化图

添加相框

绘制一个相框是非常见到那的，我们只需要把相框在原图上面绘制就可以了。这里假设我们已经有一个和图片一样大小的相框了，不一样的话要resize到一样大。

QImage * MainWindow::drawFrame(QImage * origin){
    QImage * newImage = new QImage(* origin);
    QPainter painter;

    painter.begin(newImage);

    painter.drawImage(0,0, QImage(":images/frame.png"));

    painter.end();

    return newImage;
}

原图

相框

添加相框之后

金属效果

这个例子中我们会结合几种技术来获得一种效果。下面是处理的步骤：

1.调整图像的亮度，获得一个较暗的图片。

2.将图像转成灰度。

3.将灰度图绘制在金属的纹理上，透明度50%。

QImage * MainWindow::metal(QImage * origin){
    QImage * newImage = new QImage(":images/metal.png");
    QImage * darkImage = brightness(-100, origin);
    QImage * greyImage = greyScale(darkImage);
    QPainter painter;

    painter.begin(newImage);

    painter.setOpacity(0.5);
    painter.drawImage(0, 0, * greyImage);

    painter.end();

    delete greyImage;
    delete darkImage;

    return newImage;
}

原图

金属纹理

最终效果

模糊的边框

最后再来学习一个融合的效果，这次我们想要做的是模糊图片外延的部分，让视线的焦点聚集在图片的中间。

我们将会使用一张遮罩图片，来决定需要模糊的部分，具体的操作步骤如下:

1.从原图获取一张完全模糊的图片。

2.使用QPainter的一种融合模式，通过遮罩图片截取出一个模糊的相框。点这里可以学习到更多的QPainter的融合模式。

3.在原图上绘制出模糊的边框。

QImage * MainWindow::blurFrame(QImage * origin){
    QImage * newImage = new QImage(* origin);
    QImage * blurredImage = blur(newImage);
    QImage * mask = new QImage(":images/mask.png");
    QPainter painter;

    //Using the composition mode SourceAtop we get a blurred frame stored in QImage mask
    painter.begin(mask);

    painter.setCompositionMode(QPainter::CompositionMode_SourceAtop);
    painter.drawImage(0, 0, * blurredImage);

    painter.end();

    //With our new frame we simply draw it over the original image
    painter.begin(newImage);

    painter.setCompositionMode(QPainter::CompositionMode_SourceOver);
    painter.drawImage(0, 0, * mask);

    painter.end();

    delete mask;
    delete blurredImage;

    return newImage;
}

原图

遮罩

模糊的边框

最终效果

手机Demo

你可以下载这个手机Demo的源码，里面包含了文章中的源码，在这个应用中，包含了3张462*260的图片。测试应用的时候，你只要选择其中一张并应用下面的效果就可以了。

总结

这篇文章应该可以成为你图像处理的入门，但是一切皆有可能。你可以修改这些方法，整合这些方法，使用其他的技术等等。想象力才是你唯一的限制。

时间： 2024-11-08 20:17:00

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