颜色归化相关 C/C++:实现颜色归化功能的源代码

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本文介绍了如何使用C/C++和OpenCV库实现颜色归化功能,详细阐述了颜色归化的步骤,包括图像通道分离、直方图计算、累积直方图和均衡化操作。通过示例代码,展示了如何读取图像,应用颜色归化并保存处理结果,帮助读者理解并应用颜色归化技术。

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颜色归化相关 C/C++:实现颜色归化功能的源代码

颜色归化是一种常见的图像处理技术,用于调整图像中的颜色分布,使其更加均衡或满足特定的需求。在本文中,我们将展示如何使用C/C++语言实现颜色归化功能。

首先,我们需要定义一个函数来执行颜色归化操作。下面是一个示例函数的代码:

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

void colorNormalization(cv::Mat& image) {
    // 获取图像的通道数
    int channels = image.channels();

    // 存储每个通道的累积直方图
    std::vector<cv::Mat> hist(channels);

    // 分离图像的通道
    std::vector<cv::Mat> channels_split(channels);
    cv::split(image, channels_split);

    // 计算每个通道的直方图
    for (int i = 0; i < channels; i++) {
        int histSize = 256;
        float range[] = { 0, 256 };
        const float* histRange = { range };

        cv::calcHist(&channels_split[i], 1, 0, cv::Mat(), hist[i], 1, &histSiz
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