作者：翟天保Steven
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实现原理

PS中的阴影命令是一种用于校正由强逆光而形成剪影的照片的方法。在用其他方式采光的图像中，这种调整也可用于使阴影区域变亮。要实现图像的阴影调整，首先要识别出阴影区；再通过对阴影区的色彩进行一定变换，使其达到提光或者暗化效果；最后也是最重要的，就是对阴影区和非阴影区的边缘作平滑处理。

下方介绍具体流程。

具体流程

1）读取识别图像的原图，并转灰度图，再归一化。

// 生成灰度图
cv::Mat gray = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
cv::Mat f = input.clone();
f.convertTo(f, CV_32FC3);
vector<cv::Mat> pics;
split(f, pics);
gray = 0.299f*pics[2] + 0.587*pics[2] + 0.114*pics[0];
gray = gray / 255.f;

2）确定阴影区。因为我们要识别阴影，所以thresh通过(1-gray)*(1-gray)，得到的图像中原本暗的地方则为亮，取平均值当阈值，进行二值化得到掩膜mask。

// 确定阴影区
cv::Mat thresh = cv::Mat::zeros(gray.size(), gray.type());	
thresh = (1.0f - gray).mul(1.0f - gray);
// 取平均值作为阈值
Scalar t = mean(thresh);
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(gray.size(), CV_8UC1);
mask.setTo(255, thresh >= t[0]);

3）对掩膜区边缘进行平滑过渡。假设light为50，那么midrate的掩膜区值为1.5，黑色区为1，过渡区为1~1.5；bright的掩膜区为0.125，黑色区为0，过渡区为0~0.125。

// 参数设置
int max = 4;
float bright = light / 100.0f / max;
float mid = 1.0f + max * bright;

// 边缘平滑过渡
cv::Mat midrate = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
cv::Mat brightrate = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
{
	uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
	float *th = thresh.ptr<float>(i);
	float *mi = midrate.ptr<float>(i);
	float *br = brightrate.ptr<float>(i);
	for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
	{
		if (m[j] == 255)
		{
			mi[j] = mid;
			br[j] = bright;
		}
		else {
			mi[j] = (mid - 1.0f) / t[0] * th[j]+ 1.0f;   
			br[j] = (1.0f / t[0] * th[j])*bright;               
		}
	}
}

4）根据midrate和brightrate，进行阴影区提亮。对非阴影区而言，midrate都为1，brightrate都为0，即没有变化；对阴影区而言，midrate都为1.5，brightrate都为0.125，所以色彩数值均有所增加，带来了提亮效果；对边缘地区，midrate和brightrate起到了很好的过渡作用。

注意：temp要进行数值限制，假设temp大于1，则进行uchar处理后数值会因为类型原因产生突变，那么图像也就变成了五颜六色。

// 阴影提亮，获取结果图
cv::Mat result = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());
for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
{
	float *mi = midrate.ptr<float>(i);
	float *br = brightrate.ptr<float>(i);
	uchar *in = input.ptr<uchar>(i);
	uchar *r = result.ptr<uchar>(i);
	for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
	{
		for (int k = 0; k < 3; ++k)
		{
			float temp = pow(float(in[3 * j + k]) / 255.f, 1.0f / mi[j])*(1.0 / (1 - br[j]));
			if (temp > 1.0f)
				temp = 1.0f;
			if (temp < 0.0f)
				temp = 0.0f;
			uchar utemp = uchar(255*temp);
			r[3 * j + k] = utemp;
		}
	}
}

C++测试代码

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

using namespace std;
using namespace cv;

cv::Mat Shadow(cv::Mat input, int light);

int main()
{
	cv::Mat src = imread("test2.jpg");
	int light = 50;
	cv::Mat result = Shadow(src,light);
	imshow("original", src);
	imshow("result", result);
	waitKey(0);
	return 0;
}

// 图像阴影选取
cv::Mat Shadow(cv::Mat input, int light)
{
	// 生成灰度图
	cv::Mat gray = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
	cv::Mat f = input.clone();
	f.convertTo(f, CV_32FC3);
	vector<cv::Mat> pics;
	split(f, pics);
	gray = 0.299f*pics[2] + 0.587*pics[2] + 0.114*pics[0];
	gray = gray / 255.f;

	// 确定阴影区
	cv::Mat thresh = cv::Mat::zeros(gray.size(), gray.type());	
	thresh = (1.0f - gray).mul(1.0f - gray);
	// 取平均值作为阈值
	Scalar t = mean(thresh);
	cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(gray.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, thresh >= t[0]);

	// 参数设置
	int max = 4;
	float bright = light / 100.0f / max;
	float mid = 1.0f + max * bright;

	// 边缘平滑过渡
	cv::Mat midrate = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
	cv::Mat brightrate = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
	for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
	{
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		float *th = thresh.ptr<float>(i);
		float *mi = midrate.ptr<float>(i);
		float *br = brightrate.ptr<float>(i);
		for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
		{
			if (m[j] == 255)
			{
				mi[j] = mid;
				br[j] = bright;
			}
			else {
				mi[j] = (mid - 1.0f) / t[0] * th[j]+ 1.0f;   
				br[j] = (1.0f / t[0] * th[j])*bright;               
			}
		}
	}

	// 阴影提亮，获取结果图
	cv::Mat result = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());
	for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
	{
		float *mi = midrate.ptr<float>(i);
		float *br = brightrate.ptr<float>(i);
		uchar *in = input.ptr<uchar>(i);
		uchar *r = result.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
		{
			for (int k = 0; k < 3; ++k)
			{
				float temp = pow(float(in[3 * j + k]) / 255.f, 1.0f / mi[j])*(1.0 / (1 - br[j]));
				if (temp > 1.0f)
					temp = 1.0f;
				if (temp < 0.0f)
					temp = 0.0f;
				uchar utemp = uchar(255*temp);
				r[3 * j + k] = utemp;
			}

		}
	}
	return result;
}