Компьютерное зрение

 Реализовать метод цветокоррекции изображения через изменение в цветовой модели HSV:

- H (Hue) — оттенка  

- S (Saturation) — насыщенности  

- V (Value) — яркости  

Для перевода в цветовое пространство  HSV можно использовать готовую функцию из OpenCV:

hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

Реализация цветокоррекции в HSV

Коррекция яркости (канал V)

Создайте функцию:

def adjust_value_channel(hsv_image, value_shift)

Требования:

• Увеличивать или уменьшать яркость (канал V).

• Ограничивать значения диапазоном [0, 255].

Проверить:

• Осветление изображения

• Затемнение изображения

Коррекция насыщенности (канал S)

Создайте функцию:

def adjust_saturation(hsv_image, saturation_scale)

где:

• saturation_scale > 1 — усиление насыщенности

• 0 < saturation_scale < 1 — ослабление насыщенности

Проверить:

• Повышение насыщенности

• Эффект выцветания

Сдвиг оттенка (канал H)

Создайте функцию:

def shift_hue(hsv_image, hue_shift)

Требования:

• Реализовать циклический сдвиг оттенка.

• Учесть, что в OpenCV:

  • H ∈ [0, 179]

• Использовать операцию по модулю 180.

Комбинированная цветокоррекция

Создайте универсальную функцию:

def hsv_color_correction(image, hue_shift=0, sat_scale=1.0, val_shift=0)

Функция должна:

1. Переводить изображение в HSV.

2. Применять изменения к каналам H, S и V.

3. Возвращать результат обратно в BGR.