不使用OpenCV 实现图片暗处理

如果不用OpenCV，也可以直接在C++中使用标准库或自定义算法来实现简单的图片暗处理。这里提供一个基本的示例，使用像素级别的操作来降低整个图像的亮度：

#include <iostream>
#include <vector>

// 定义一个结构体表示像素
struct Pixel {
    int red, green, blue;
};

// 函数来降低像素的亮度
Pixel darken(Pixel p, float factor) {
    return {std::max(0, static_cast<int>(p.red * factor)),
            std::max(0, static_cast<int>(p.green * factor)),
            std::max(0, static_cast<int>(p.blue * factor))};
}

// 图片暗处理函数
void applyDarkening(std::vector<Pixel>& pixels, float darknessFactor) {
    for (auto& pixel : pixels) {
        pixel = darken(pixel, darknessFactor);
    }
}

// 示例：读取图像文件
std::vector<Pixel> load_image(const char* filename) {
    std::vector<Pixel> pixels;
    // ... 从文件加载像素数据，假设宽度和高度已知
    // 返回像素向量
    return pixels;
}

int main() {
    std::vector<Pixel> originalPixels = load_image("input.jpg");
    float darkeningFactor = 0.8; // 自定义暗化程度
    applyDarkening(originalPixels, darkeningFactor);

    // 打印处理后的像素，实际应用中需要保存到新文件
    for (const auto& pixel : originalPixels) {
        std::cout << "R: " << pixel.red << ", G: " << pixel.green << ", B: " << pixel.blue << "\n";
    }

    return 0;
}

在这个例子中，`darken` 函数用于计算每个像素的新亮度，`applyDarkening` 函数则遍历所有像素应用此改变。注意这仅适用于灰度图像，如果是彩色图像，你需要分别处理每个通道。