暗角校正加伽马校正效果

暗角校正和伽马校正是两种不同的图像处理方法，它们可以分开使用，也可以结合使用来达到更好的效果。

暗角校正是一种常用的图像处理方法，它可以消除图像四周的暗角效果，使整个图像的亮度均匀。暗角校正通常是通过在图像的四周增加亮度的方式来实现的，这可以减少图像边缘处的亮度降低，从而使整个图像的亮度均匀。

伽马校正是一种用于调整图像亮度和对比度的方法。它可以通过改变图像的亮度曲线来调整图像的亮度和对比度。伽马校正通常被用来调整图像的颜色和亮度，使其更加鲜明明亮。

结合使用暗角校正和伽马校正可以达到更好的效果，因为暗角校正可以减少图像边缘处的亮度降低，伽马校正可以调整整个图像的亮度和对比度。这样就可以使图像更加鲜明明亮，同时保持细节的清晰度。

相关问题

用暗角实现眨眼效果

要使用暗角实现眨眼效果，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个 Camera Post-Processing Profile，并将其附加到场景的主摄像机上。

2. 在 Profile 中启用 Vignette 特效，并将 Vignette Intensity 设置为 1。

3. 创建一个 C# 脚本，控制 Vignette Intensity 的值，实现眨眼效果。可以使用 Random.Range() 方法来随机生成眨眼的时间间隔和持续时间。

以下是一个示例代码：

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Rendering.PostProcessing;

public class EyeBlink : MonoBehaviour
{
    PostProcessVolume postProcessVolume;
    Vignette vignette;
    Coroutine blinkCoroutine;

    void Start()
    {
        postProcessVolume = GetComponent<PostProcessVolume>();
        vignette = postProcessVolume.profile.GetSetting<Vignette>();
        blinkCoroutine = StartCoroutine(BlinkCoroutine());
    }

    IEnumerator BlinkCoroutine()
    {
        while (true)
        {
            float blinkInterval = Random.Range(2f, 4f);
            float blinkDuration = 0.1f;
            yield return new WaitForSeconds(blinkInterval);
            vignette.intensity.Override(1);
            yield return new WaitForSeconds(blinkDuration);
            vignette.intensity.Override(0);
        }
    }
}

这个脚本会在随机的时间间隔内将 Vignette Intensity 的值设置为 1，持续一段时间后再将其设置为 0。将这个脚本附加到场景的主摄像机上，就可以实现使用暗角实现眨眼效果了。

OpenCV 图像暗角

OpenCV中可以通过添加暗角（vignette）的方法来使图像看起来更加吸引人。暗角是指图像边缘比中央区域更暗的效果。

以下是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

def add_vignette(img):
    rows, cols = img.shape[:2]
    kernel_x = cv2.getGaussianKernel(cols, 200)
    kernel_y = cv2.getGaussianKernel(rows, 200)
    kernel = kernel_y * kernel_x.T
    mask = 255 * kernel / np.linalg.norm(kernel)
    output = np.copy(img)
    for i in range(3):
        output[:,:,i] = output[:,:,i] * mask
    return output

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 添加暗角
img_with_vignette = add_vignette(img)
# 显示图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Vignette', img_with_vignette)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用高斯内核来创建一个掩模（mask），然后将其应用于原始图像的每个通道。通过调整内核大小和标准差，可以控制暗角的大小和强度。

注意，这个例子只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。