变为黑白图像
将彩色图片变成黑白灰度图像的算法，一般是： Gray = Red * 0.299 + Green * 0.587 + Blue * 0.114
Photoshop提供了一个高级的黑白图像调整功能， 可获得更好的黑白图像效果。
Photoshop设置了 red, yellow, green, cyan, blue, magenta 六个 颜色的灰度系数（系数的取值范围是 -1 到 1），
这六个系数的初始值是：
red=0.4, yellow=0.6, green =0.4, magenta=0.6, blue=0.2, cyan=0.8
如果调大某颜色的系数值，则这种 颜色将更白。反之更黑。
用OpenCV C++实现上述功能：
１，我编写了一个 BlackWhite类，源码文件两个： BlackWhite.hpp, BlackWhite.cpp
２，BlackWhite类包含六个色调的系数值，设置这些系统值，然后调用 adjust()方法 实施 灰度图像调整。
示范例程：
1 #include <iostream>
2 #include "opencv2/core.hpp"
3 #include "opencv2/imgproc.hpp"
4 #include "opencv2/highgui.hpp"
5
6 #include "BlackWhite.hpp"
7
8 using namespace std; 9 using namespace cv; 10
11
12 #define BASE 200
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14 static string window_name = "photo"; 15 static Mat src; 16 static int red = 40 + BASE; 17 static int yellow = 60 + BASE; 18 static int green = 40 + BASE; 19 static int magenta = 60 + BASE; 20 static int blue = 20 + BASE; 21 static int cyan = 80 + BASE; 22
23 static void callbackAdjust(int , void *) 24 { 25 Mat dst; 26 BlackWhite b; 27
28 //set params
29 b.red = (red - BASE) / 100.0; 30 b.yellow = (yellow - BASE) / 100.0; 31 b.green = (green - BASE) / 100.0; 32 b.magenta = (magenta - BASE) / 100.0; 33 b.blue = (blue - BASE) / 100.0; 34 b.cyan = (cyan - BASE) / 100.0; 35
36 //adjust Black White
37 b.adjust(src, dst); 38
39 imshow(window_name, dst); 40 } 41
42
43 int main() 44 { 45 src = imread("girl.jpg"); 46
47 if ( !src.data ) { 48 cout << "error read image" << endl; 49 return -1; 50 } 51
52 namedWindow(window_name); 53
54 //create trackbars
55 createTrackbar("red", window_name, &red, 500, callbackAdjust); 56 createTrackbar("yellow", window_name, &yellow, 500, callbackAdjust); 57 createTrackbar("green", window_name, &green, 500, callbackAdjust); 58 createTrackbar("cyan", window_name, &cyan, 500, callbackAdjust); 59 createTrackbar("blue", window_name, &blue, 500, callbackAdjust); 60 createTrackbar("magenta", window_name, &magenta, 500, callbackAdjust); 61
62 callbackAdjust(0, 0); 63
64 waitKey(); 65 return 0; 66 }
运行效果：
原图：
使用默认参数值时的黑白图片效果：
调整参数值后的黑白图片效果（暗化绿背景、突出人脸（红））：
