C++OpenCV——利用三种不同算法实现图像白平衡操作

最新推荐文章于 2024-05-13 21:55:16 发布

AI炮灰

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分类专栏： C++OpenCV项目实战文章标签： c++ 计算机视觉图像处理 opencv

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本文介绍了使用C++和OpenCV库实现图像白平衡的三种方法：灰度世界、完美反射和动态阈值。通过这些算法，可以调整图像的色彩平衡，使其更接近真实世界的色彩。

最近接了一个单子要求使用三种不同的算法实现图像的白平衡操作：本人选取了一下三种：

灰度世界
完美反射
动态阈值

1.灰度世界

Mat myFun::GM(Mat srcImage)
{
	Mat dstImg;
	vector<Mat>Channels;
	split(srcImage, Channels);
	Mat B = Channels[0];
	Mat G = Channels[1];
	Mat R = Channels[2];

	double Baver = mean(B)[0];
	double Gaver = mean(G)[0];
	double Raver = mean(R)[0];

	double K = (Baver + Gaver + Raver) / 3;

	//每个通道的增益
	double Kb, Kg, Kr;
	Kb = K / Baver;
	Kg = K / Gaver;
	Kr = K / Raver;

	//白平衡处理后的通道
	Mat dstB, dstG, dstR;
	dstB = B * Kb;
	dstG = G * Kg;
	dstR = R * Kr;

	cout << mean(dstB)[0] << mean(dstG)[0] << mean(dstR)[0] << endl;

	//合并通道
	vector<Mat>dstChanges;
	dstChanges.push_back(dstB);
	dstChanges.push_back(dstG);
	dstChanges.push_ba

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