qt开发，实现图片导入、显示、缩放、拖动及处理（冷暖色、灰度、亮度、饱和、模糊、锐化）

#include "processorthread.h" ProcessorThread::ProcessorThread():m_bStarted(true) { } ProcessorThread::~ProcessorThread() { } void ProcessorThread::run() { while(m_bStarted) { m_qMutex.lock(); if(!m_qlistImageInfo.isEmpty()) { IMAGE_INFO imgInfo; imgInfo = m_qlistImageInfo.takeLast(); m_qMutex.unlock(); ProcessImg(&imgInfo); emit ShowPicInDebugDlg(imgInfo.qImage); } else { m_qMutex.unlock(); } QThread::msleep(10); } } void ProcessorThread::InsertImg(IMAGE_INFO &imgInfo) { m_qMutex.lock(); m_qlistImageInfo.push_front(imgInfo); m_qMutex.unlock(); } void ProcessorThread::ProcessImg(IMAGE_INFO *imgInfo) { QImage *qimg; if(imgInfo->nAlgoID == 0) { } else if(imgInfo->nAlgoID == 1) { qimg = AlgoCool(imgInfo->nDelta,&imgInfo->qImage); imgInfo->qImage = *qimg; } else if(imgInfo->nAlgoID == 2) { qimg = AlgoWarm(imgInfo->nDelta,&imgInfo->qImage); imgInfo->qImage = *qimg; } else if(imgInfo->nAlgoID == 3) { qimg = AlgoLight(imgInfo->nDelta,&imgInfo->qImage); imgInfo->qImage = *qimg; } else if(imgInfo->nAlgoID == 4) { qimg = AlgoGreyScale(imgInfo->nDelta,&imgInfo->qImage); imgInfo->qImage = *qimg; } else if(imgInfo->nAlgoID == 5) { qimg = AlgoSaturation(imgInfo->nDelta,&imgInfo->qImage); imgInfo->qImage = *qimg; } else if(imgInfo->nAlgoID == 6) { qimg = AlgoBlur(imgInfo->nDelta,&imgInfo->qImage); imgInfo->qImage = *qimg; } else if(imgInfo->nAlgoID == 7) { qimg = AlgoSharpen(imgInfo->nDelta,&imgInfo->qImage); imgInfo->qImage = *qimg; } } QImage *ProcessorThread::AlgoCool(int delta, QImage * origin)//如果说暖色调的图片偏黄色，那么冷色调的图片应该就是偏蓝色了。在这个方法里面我们只增加蓝色通道的值，红色和绿色的值不变 { QImage *newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32); QColor oldColor; int r,g,b; for(int x=0; x<newImage->width(); x++){ for(int y=0; y<newImage->height(); y++){ oldColor = QColor(origin->pixel(x,y)); r = oldColor.red(); g = oldColor.green(); b = oldColor.blue()+delta; //we check if the new value is between 0 and 255 b = qBound(0, b, 255); newImage->setPixel(x,y, qRgb(r,g,b)); } } return newImage; } QImage * ProcessorThread::AlgoWarm(int delta, QImage * origin)//当我们说一一幅暖色调的图片的时候通常是因为这张图色调偏黄。我们没有黄色的通道，但是红色和绿色混合起来就是黄色，所以我们增加这两个通道值，然后蓝色通道值不变 { QImage *newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32); QColor oldColor; int r,g,b; for(int x=0; x<newImage->width(); x++){ for(int y=0; y<newImage->height(); y++){ oldColor = QColor(origin->pixel(x,y)); r = oldColor.red() + delta; g = oldColor.green() + delta; b = oldColor.blue(); //we check if the new values are between 0 and 255 r = qBound(0, r, 255); g = qBound(0, g, 255); newImage->setPixel(x,y, qRgb(r,g,b)); } } return newImage; } QImage * ProcessorThread::AlgoGreyScale(int delta,QImage * origin) //将彩色图转换成灰度图，我们首先要明白的一点就是，其实标准的灰度图就是每个像素点的三个通道的值一样或者近似，我们的策略就是将每个像素的每个通道的值都调成一样，取R,G,B值为三者的算数平均数就可以了，比如原色是RGB(169,204,69), 那么最终的RGB就是（169+204+69）/3 = 147. { QImage * newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32); for(int y = 0; y<newImage->height(); y++){ QRgb * line = (QRgb *)origin->scanLine(y);//按行读取，效率比一个一个字节读取要高 for(int x = 0; x<newImage->width(); x++) { int average = (qRed(line[x]) + qGreen(line[x]) + qRed(line[x]))/3; average += delta; average = qBound(0, average, 255);//将像素值范围定在0-255 newImage->setPixel(x,y, qRgb(average, average, average)); } } return newImage; } QImage *ProcessorThread::AlgoLight(int delta, QImage *origin) //同时增加三个通道的数值变量，反之就是变暗 { QImage *newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32); QColor oldColor; int r,g,b; for(int x=0; x<newImage->width(); x++) { for(int y=0; y<newImage->height(); y++) { oldColor = QColor(origin->pixel(x,y)); r = oldColor.red() + delta; g = oldColor.green() + delta; b = oldColor.blue()+ delta; //we check if the new values are between 0 and 255 r = qBound(0, r, 255); g = qBound(0, g, 255); b = qBound(0, b, 255); newImage->setPixel(x,y, qRgb(r,g,b)); } } return newImage; } QImage *ProcessorThread::AlgoSaturation(int delta, QImage * origin) //颜色由三个通道组成：红，绿，蓝，尽管如此，RGB不是唯一一个表示色彩的方式，在这里，使用HSL格式表示色彩 - hue（色相）, saturation（饱和度）, lightness（明度）。 //饱和的图像拥有更加生动的颜色，通常会比较好看，但不要滥用饱和度，因为很容易出现失真。 { QImage * newImage = new QImage(origin->width(), origin->height(), QImage::Format_ARGB32); QColor oldColor; QColor newColor; int h,s,l; for(int x=0; x<newImage->width(); x++){ for(int y=0; y<newImage->height(); y++){ oldColor = QColor(origin->pixel(x,y)); newColor = oldColor.toHsl(); h = newColor.hue(); s = newColor.saturation()+delta; l = newColor.lightness(); //we check if the new value is between 0 and 255 s = qBound(0, s, 255); newColor.setHsl(h, s, l); newImage->setPixel(x, y, qRgb(newColor.red(), newColor.green(), newColor.blue())); } } return newImage; } //模糊这个效果相对于之前的有一点点复杂。我们会用到一个卷积滤波器，根据当前像素的颜色和相邻像素的颜色来获得一个新的颜色。同时还有一个kernel的矩阵来决定计算中相邻像素的影响程度。 //原像素会在矩阵的中心，因此我们会使用基数行的行和列。我们不会修改边缘的像素点，因为那些点没有我们需要的相邻像素点，虽然我们也可以只使用有效的像素点。 //举了例子，让我们来看看如何计算像素的RGB值。下面的三个举证代表着当前像素和邻接像素的RGB值，最中间的是当前像素。 //R = 20 102 99 //150 200 77 //170 210 105 //G = 22 33 40 //17 21 33 //8 15 24 //B = 88 70 55 //90 72 59 //85 69 50 //Kenel = 0 2 0 //2 5 2 //0 2 0 //使用滤波器进行计算： //r = ( (102*2) + (150*2) + (200*5) + (77*2) + (210*2) ) / (2+2+5+2+2) = 159 //g = ( (33*2) + ( 17*2) + (21*5) + (33*2) + (15*2) ) / (2+2+5+2+2) = 23 //b = ( (70*2) + (90*2) + (72*5) + (59*2) + (69*2) ) / (2+2+5+2+2) = 72 //由原始的RGB(200, 21, 72)得到了RGB(159, 23, 72). 发现最大的变化是红色的通道，因为红色通道的值差距最大。 //在修改肖像照片的时候通常会使�