OpenCV 图像调色优化实录：从 forEach 到并行 + LUT 提速之路-优快云博客

引言

Monica(https://github.com/fengzhizi715/Monica) 是我正在开发的一款跨平台图像编辑器。在 Monica 中，调色功能是最常用的核心模块之一，它支持对图像的色相、饱和度、亮度、高光、阴影、锐化、暗角、色温等多个参数进行灵活调节。

调色本质上是对每个像素的局部调整，虽然逻辑不复杂，但在处理高分辨率图像或进行频繁交互时，对性能的要求极高。

这个模块最初我使用了 OpenCV 的forEach()实现 HSL 空间下的像素遍历，虽然在功能上已基本完整，但随着 Monica 支持更高分辨率的图像输入，操作的流畅度明显下降，性能瓶颈逐渐显现。

为了提升响应速度，我开始对这套逻辑进行重构优化：

尝试使用ptr()手动遍历像素替换forEach()
使用 OpenCV 的parallel_for_()提升并发性能
引入查找表（LUT）优化色彩调整计算

第一阶段：功能实现（forEach + 原始逻辑）

在调色功能的最初实现中，我采用的是的思路：将图像转换为 HSL 空间后，使用 OpenCV 的 forEach 遍历每个像素，对每个通道进行逐一调整。这种方式的优点是代码简洁、逻辑直观、开发效率高，而且对于中小尺寸图片，性能尚可接受。

OpenCV 的Mat::forEach是一个较为现代化的 API，它可以对图像中的每个元素执行 lambda 函数操作，隐藏了繁琐的指针逻辑，并具备一定的自动并行能力（如果启用了 OpenMP/TBB 支持）。对于快速迭代开发来说，这种方式非常友好。

我早期的代码类似这样:

typedef cv::Point3_<uint8_t> Pixel;
    ......
    _cachedHSLImg.forEach<Pixel>([&](Pixel &p, constint * position) -> void {
        int i = position[0];
        int j = position[1];

        auto hslVal = hslCopy.at<cv::Vec3b>(i,j);

        int hVal = hslVal[0] + _hueOffset;
        while (hVal > 180) {
            hVal -= 180;
        }

        int sval = hslVal[1] + _saturationOffset;
        if (sval > 255) {
            sval = 255;
        }
        if (sval < 0) {
            sval = 0;
        }

        unsignedchar highlightFactor = highlightMask.at<unsignedchar>(i, j);
        unsignedchar shadowFactor = shadowMask.at<unsignedchar>(i, j);

        int lval =  _contractScale * hslVal[2] + _lightnessOffset + highlightFactor / 255.0 * _highlightOffset + shadowFactor / 255.0 * _shadowOffset;
        if (lval > 255) {
            lval = 255;
        }
        if (lval < 0) {
            lval = 0;