C++ 图片亮度调整：RGB 到 HSV 转换

这段代码实现了将一张图片转换为 HSV 颜色空间，并对其进行亮度调整后再转换回 RGB 颜色空间的功能。

首先，代码引入了一些必要的头文件和命名空间：

#include<iostream>
#include<atlimage.h>
#include<cmath>
using namespace std;

然后定义了一个 HSV 类，包含了色度 (H)、饱和度 (S) 和亮度 (V) 三个成员变量：

class HSV
{
public:
	double H;//色度[0,360)
	double S;//饱和度[0,1]
	double V;//亮度[0,1]
	HSV() {}
	HSV(double h, double s, double v) :H(h), S(s), V(v) {}
};

接下来定义了一些辅助函数：

getMax 函数用于返回三个参数的最大值。

double getMax(double a, double b, double c)
{
	//需要实现，返回三个参数的最大值
	return max(max(a, b), c);
}

getMin 函数用于返回三个参数的最小值。

double getMin(double a, double b, double c)
{
	//需要实现，返回三个参数的最小值
	return min(min(a, b), c);
}

getMod 函数用于计算一个浮点数对另一个整数取模的结果。

double getMod(double a, int b)
{
	return a - (int)(a / b) * b;
}

接下来是两个重要的函数：

RGB2HSV 函数将一个 RGB 颜色 (COLORREF 类型) 转换为 HSV 颜色 (HSV 类型)。

HSV RGB2HSV(COLORREF c)
{
	//需要实现，把 COLORREF（RGB）类对象 c 转换为 HSV 类对象，返回
	double R = GetRValue(c);
	double G = GetGValue(c);
	double B = GetBValue(c);
	R = R / 255;
	G = G / 255;
	B = B / 255;
	double V = getMax(R, G, B);
	double S;
	if (V != 0)
		S = (V - getMin(R, G, B)) / V;
	else
		S = 0;
	double H;
	if (V == getMin(R, G, B))
		H = 0;
	else if (V == R)
		H = 60 * (G - B) / (V - getMin(R, G, B));
	else if (V == G)
		H = 120 + (60 * (B - R) / (V - getMin(R, G, B)));
	else if (V == B)
		H = 240 + (60 * (R - G) / (V - getMin(R, G, B)));
	if (H < 0)
		H = H + 360;
	return HSV(H, S, V);
}

HSV2RGB 函数将一个 HSV 颜色 (HSV 类型) 转换为 RGB 颜色 (COLORREF 类型)。

COLORREF HSV2RGB(HSV hsv)
{
	//需要实现，把 HSV 类对象 hsv 转换为 COLORREF（RGB）类对象，返回
	double C, X, m;
	double R, G, B;
	double H = hsv.H, S = hsv.S, V = hsv.V;
	C = V * S;
	double mod = getMod(H / 60, 2);
	X = C * (1 - abs(mod - 1));
	m = V - C;
	if (0 <= H && H < 60)
	{
		R = C;
		G = X;
		B = 0;
	}
	else if (60 <= H && H < 120)
	{
		R = X;
		G = C;
		B = 0;
	}
	else if (120 <= H && H < 180)
	{
		R = 0;
		G = C;
		B = X;
	}
	else if (180 <= H && H < 240)
	{
		R = 0;
		G = X;
		B = C;
	}
	else if (240 <= H && H < 300)
	{
		R = X;
		G = 0;
		B = C;
	}
	else if (300 <= H && H < 360)
	{
		R = C;
		G = 0;
		B = X;
	}
	R = round((R + m) * 255);
	G = round((G + m) * 255);
	B = round((B + m) * 255);
	return RGB(R, G, B);
}

最后是主函数 main，其中首先加载了一张图片，并获取了其宽度、高度、位深和像素行宽等信息：

int main()
{
	LPCTSTR srcFilePath = _T("6.jpg");
	LPCTSTR destFilePath = _T("6-ans.jpg");
	CImage srcImage;
	srcImage.Load(srcFilePath);
	int width = srcImage.GetWidth();
	int height = srcImage.GetHeight();
	int bpp = srcImage.GetBPP();
	int pitch = srcImage.GetPitch();
	BYTE* pData = (BYTE*)srcImage.GetBits();

然后通过循环遍历每个像素点，获取其 RGB 值，并将其转换为 HSV 颜色：

for (int x = 0; x < width; x++)
{
	for (int y = 0; y < height; y++)
	{
		BYTE b = *(pData + pitch * y + x * bpp / 8 + 0);
		BYTE g = *(pData + pitch * y + x * bpp / 8 + 1);
		BYTE r = *(pData + pitch * y + x * bpp / 8 + 2);
		COLORREF c = RGB(r, g, b);
		HSV h = RGB2HSV(c);

接下来对 HSV 颜色的亮度进行了调整，具体调整方式如下：

如果亮度 (V) 小于 0.4，则将其乘以 3。
如果亮度 (V) 大于 0.995，则将其除以 1.065。
如果亮度 (V) 大于 0.99，则将其除以 1.06。
如果亮度 (V) 大于 0.985，则将其除以 1.055。
如果亮度 (V) 大于 0.98，则将其除以 1.05。
如果亮度 (V) 大于 0.975，则将其除以 1.045。
如果亮度 (V) 大于 0.97，则将其除以 1.04。
如果亮度 (V) 大于 0.965，则将其除以 1.035。
如果亮度 (V) 大于 0.96，则将其除以 1.03。
如果亮度 (V) 大于 0.955，则将其除以 1.025。
如果亮度 (V) 大于 0.95，则将其除以 1.02。
如果亮度 (V) 大于 0.945，则将其除以 1.015。

		if (h.V < 0.4) h.V *= 3;
		else if (h.V > 0.995)h.V /= 1.065;//0.939
		else if (h.V > 0.99)h.V /= 1.06;//0.938
		else if (h.V > 0.985)h.V /= 1.055;//0.938
		else if (h.V > 0.98)h.V /= 1.05;//0.937
		else if (h.V > 0.975)h.V /= 1.045;//0.937
		else if (h.V > 0.97)h.V /= 1.04;//0.937
		else if (h.V > 0.965)h.V /= 1.035;
		else if (h.V > 0.96)h.V /= 1.03;
		else if (h.V > 0.955)h.V /= 1.025;
		else if (h.V > 0.95)h.V /= 1.02;
		else if (h.V > 0.945)h.V /= 1.015;

最后将调整后的 HSV 颜色转换回 RGB 颜色，并更新原图像的像素值：

		COLORREF ans = HSV2RGB(h);
		*(pData + pitch * y + x * bpp / 8 + 0) = GetBValue(ans);
		*(pData + pitch * y + x * bpp / 8 + 1) = GetGValue(ans);
		*(pData + pitch * y + x * bpp / 8 + 2) = GetRValue(ans);
	}
}

最后保存调整后的图片，并结束程序：

srcImage.Save(destFilePath);
return 0;
}