1、 打开一幅彩色图像，从图像数据中读取红、绿、蓝 三个分量，把图像变换到 HSI 空间，修改其中一个分量的值， 然后再变换回 RGB，显示比较原图像和改变后图像的差别。 2、 打开一幅彩色图像，从图像数据中读取红、绿、蓝 三色，对三分量进行前面学习过的任何一种线性变换，然后输 出改变后的图像。 3、 打开彩色图像，对其进行变换到 HSI 空间，分别对 RGB 空间和 HIS 空间进行 7*7 中值滤波和拉普拉斯边缘增强 处理，比较两空间中处理结果的差异。 4、 打开一幅彩色图像，给定一颜色，对其进行色彩分 割，阈值自行给定。 5、 在第三题的基础上，给出一幅人像图像，在面部肤 色区域中使用交互的方式指定小块区域，计算均值为中心颜色， 计算方差为阈值实现人脸面部的分割。C++代码

以下是使用 OpenCV 库实现图像处理的 C++ 代码示例：

1. 图像 HSI 空间的变换与修改：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 打开彩色图像
    Mat image = imread("sample.jpg");
    if (image.empty())
    {
        cout << "无法打开图像文件！" << endl;
        return -1;
    }

    // 转换到 HSI 空间
    Mat hsi;
    cvtColor(image, hsi, COLOR_BGR2HSV);

    // 修改 H 分量的值
    int channel = 0; // 0 表示 H 分量
    int row = hsi.rows / 2; // 中心行
    int col = hsi.cols / 2; // 中心列
    hsi.at<Vec3b>(row, col)[channel] = (hsi.at<Vec3b>(row, col)[channel] + 90) % 180; // 修改为原值加 90

    // 转换回 RGB 空间
    Mat rgb;
    cvtColor(hsi, rgb, COLOR_HSV2BGR);

    // 显示原图像和改变后的图像的差别
    imshow("Original Image", image);
    imshow("Modified Image", rgb);
    imshow("Difference", image - rgb);
    waitKey(0);

    return 0;
}

2. 对三分量进行线性变换：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 打开彩色图像
    Mat image = imread("sample.jpg");
    if (image.empty())
    {
        cout << "无法打开图像文件！" << endl;
        return -1;
    }

    // 对三分量进行线性变换
    Mat bgr[3];
    split(image, bgr);
    for (int i = 0; i < 3; i++)
    {
        bgr[i] = 2 * bgr[i] + 50; // 线性变换 y = 2x + 50
    }
    merge(bgr, 3, image);

    // 显示改变后的图像
    imshow("Modified Image", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

3. RGB 空间和 HSI 空间的中值滤波和拉普拉斯边缘增强处理：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 打开彩色图像
    Mat image = imread("sample.jpg");
    if (image.empty())
    {
        cout << "无法打开图像文件！" << endl;
        return -1;
    }

    // RGB 空间中值滤波和拉普拉斯边缘增强
    Mat rgb_median, rgb_laplace;
    medianBlur(image, rgb_median, 7); // 7x7 中值滤波
    Laplacian(rgb_median, rgb_laplace, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT); // 拉普拉斯边缘增强
    convertScaleAbs(rgb_laplace, rgb_laplace);

    // HSI 空间中值滤波和拉普拉斯边缘增强
    Mat hsi;
    cvtColor(image, hsi, COLOR_BGR2HSV);
    Mat hsi_median, hsi_laplace;
    medianBlur(hsi, hsi_median, 7);
    Laplacian(hsi_median, hsi_laplace, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(hsi_laplace, hsi_laplace);
    cvtColor(hsi_median, hsi_median, COLOR_HSV2BGR);

    // 显示处理结果
    imshow("RGB Median Filter", rgb_median);
    imshow("RGB Laplacian Filter", rgb_laplace);
    imshow("HSI Median Filter", hsi_median);
    imshow("HSI Laplacian Filter", hsi_laplace);
    waitKey(0);

    return 0;
}

4. 图像色彩分割：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 打开彩色图像
    Mat image = imread("sample.jpg");
    if (image.empty())
    {
        cout << "无法打开图像文件！" << endl;
        return -1;
    }

    // 指定颜色进行色彩分割
    Scalar color(0, 0, 255); // 这里指定为红色
    Mat mask;
    inRange(image, color, color, mask);

    // 显示分割结果
    imshow("Color Segmentation", mask);
    waitKey(0);

    return 0;
}

5. 人脸分割：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 打开彩色图像
    Mat image = imread("sample.jpg");
    if (image.empty())
    {
        cout << "无法打开图像文件！" << endl;
        return -1;
    }

    // 加载人脸分类器
    CascadeClassifier face_cascade;
    face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");

    // 检测人脸
    vector<Rect> faces;
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(gray, gray);
    face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

    // 在人脸区域指定小块区域进行人脸分割
    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        // 在人脸区域指定小块区域
        int x = faces[i].x + faces[i].width / 2;
        int y = faces[i].y + faces[i].height / 2;
        Rect roi(x - 10, y - 10, 20, 20); // 这里指定为 20x20 大小的矩形

        // 计算均值和方差
        Scalar mean, stddev;
        meanStdDev(image(roi), mean, stddev);

        // 使用均值和方差进行二值化
        Mat face_mask;
        threshold(gray, face_mask, mean.val[0], 255, THRESH_BINARY);

        // 显示分割结果
        imshow("Face Segmentation", face_mask);
        waitKey(0);
    }

    return 0;
}

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据您的实际需求进行适当修改。