or-channel

介绍

or-channel模式是将若干个done channel合并成一个单一的channel,如果其中有一个channel完成工作,则将所有的channel退出

示例

package main

import "fmt"
import "time"

// 定义方法,因为or方法会有递归调用
var or func(...<-chan interface{}) <-chan interface{}

func main() {
	// 方法主体,将多个channel 合并成一个channel 返回
	or = func(chs ...<-chan interface{}) <-chan interface{} {
		// 因为有递归调用,所以需要一个跳出条件
		switch len(chs) {
		case 0:
			// 如果没有传参,则直接返回一个nil
			return nil
		case 1:
			//如果只有一个参数channel,则将该参数channel返回即可
			return chs[0]
		}
		// 初始化done通知channel
		orDone := make(chan interface{})
		go func() {
			// 完成后 关闭orChan
			defer close(orDone)
			switch len(chs) {
			case 2:
				select {
				case <-chs[0]:
				case <-chs[1]:
				}
			default:
				select {
				case <-chs[0]:
				case <-chs[1]:
				case <-chs[2]:
				// 将其余的channel参数递归传入到or方法中
				case <-or(append(chs[3:], orDone)...):
				}
			}
		}()
		return orDone
	}
	doWork := func(after time.Duration) <-chan interface{} {
		c := make(chan interface{})
		go func() {
			// 规定时间过后,关闭channel
			defer close(c)
			time.Sleep(after)
		}()
		return c
	}
	t := time.Now()
	defer func(time.Time) {
		// 打印方法执行时间
		fmt.Println(fmt.Sprintf("cost:%s", time.Since(t)))
	}(t)
	<-or(
		doWork(time.Second*5),
		doWork(time.Second*3),
		doWork(time.Minute*2),
		doWork(time.Hour*2),
	)

}

分析

该实例通过将所有的channel都放在不同的goroutine中,通过go语言的协程机制获取到多个channel最先退出的那一个

<think>我们正在讨论CLAHE(对比度受限的自适应直方图均衡化)在OpenCV中的应用。根据引用[1]中的信息,当使用ksize为3或5时,图像深度应为CV_8U、CV_16U或CV_32F;对于更大的孔径大小,只能是CV_8U。同时,引用[2]提到了一个关于通道数的错误:期望输入有3个通道,但实际得到了1个或60个通道,这提示我们在处理图像时通道数必须匹配。 CLAHE通常用于灰度图像(即单通道)。在OpenCV中,`cv2.createCLAHE()`和`cv2.CLAHE.apply()`方法要求输入图像是单通道的。如果尝试对多通道图像(如BGR三通道图像)直接应用CLAHE,会导致错误。 因此,用户的问题:CLAHE transformation expects 1-channel or 3-channel images? 答案是:CLAHE期望1通道(单通道)图像。 如果用户有一个彩色图像(3通道),通常的做法是将图像转换为HSV或Lab颜色空间,然后仅对亮度(或明度)通道应用CLAHE,最后再转换回BGR颜色空间。这样可以避免颜色失真。 下面是一个示例步骤: 1. 将BGR图像转换为Lab颜色空间(或HSV)。 2. 提取L通道(在Lab中)或V通道(在HSV中)。 3. 对提取的通道应用CLAHE。 4. 将处理后的通道与原始的a、b通道(或H、S通道)合并。 5. 将图像转换回BGR颜色空间。 示例代码(使用Lab颜色空间): ```python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为Lab颜色空间 lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2Lab) l, a, b = cv2.split(lab) # 创建CLAHE对象并应用到L通道 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) cl = clahe.apply(l) # 合并通道 lab_clahe = cv2.merge((cl, a, b)) # 转换回BGR result = cv2.cvtColor(lab_clahe, cv2.COLOR_Lab2BGR) # 保存结果 cv2.imwrite('result.jpg', result) ``` 如果用户直接对三通道图像应用CLAHE,会得到类似引用[2]中的错误,因为CLAHE.apply()方法只接受单通道图像。 因此,错误解决的关键是确保输入CLAHE.apply()的图像是单通道的。 相关问题: 1. 如何将彩色图像转换为Lab颜色空间? 2. CLAHE有哪些参数,如何调整它们? 3. 除了CLAHE,还有哪些图像增强方法? 4. 在HSV颜色空间中应用CLAHE的步骤是什么?</think>### CLAHE 图像通道要求解析 CLAHE(对比度受限的自适应直方图均衡化)在 OpenCV 中**要求输入图像必须是单通道(1-channel)**。当尝试对多通道图像直接应用 CLAHE 时,会出现通道数不匹配的错误。 #### 核心规则: 1. **输入要求** `cv2.createCLAHE().apply()` 方法仅接受单通道灰度图像(例如形状为 `(H, W)` 的数组) - ✅ 有效输入:单通道灰度图 - ❌ 无效输入:三通道 RGB/BGR 图像(形状 `(H, W, 3)`) 2. **错误示例** 若对三通道图像直接应用 CLAHE,会触发类似错误: ```python # 错误代码示例 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) result = clahe.apply(rgb_image) # 触发通道错误 ``` 报错信息可能包含: > `Expected input to have 1 channel, but got 3 channels instead` #### 解决方案(处理彩色图像): **步骤 1:转换颜色空间** 将 RGB/BGR 图像转换为分离亮度通道的颜色空间(如 LAB 或 HSV): ```python import cv2 # 转换为 LAB 空间 (L 通道包含亮度信息) lab = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2LAB) l_channel, a_channel, b_channel = cv2.split(lab) # 或转换为 HSV 空间 (V 通道包含亮度信息) hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) h_channel, s_channel, v_channel = cv2.split(hsv) ``` **步骤 2:仅对亮度通道应用 CLAHE** ```python clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8)) enhanced_l = clahe.apply(l_channel) # 处理 LAB 的 L 通道 # 或 enhanced_v = clahe.apply(v_channel) # 处理 HSV 的 V 通道 ``` **步骤 3:合并通道并转回原空间** ```python # 对于 LAB 空间 enhanced_lab = cv2.merge([enhanced_l, a_channel, b_channel]) result = cv2.cvtColor(enhanced_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR) # 对于 HSV 空间 enhanced_hsv = cv2.merge([h_channel, s_channel, enhanced_v]) result = cv2.cvtColor(enhanced_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR) ``` #### 关键注意事项: 1. **通道验证** 处理前检查图像通道数: ```python print("Image shape:", image.shape) # 单通道应为 (H, W) ``` 2. **深度要求** 图像深度需为 `CV_8U`(8 位无符号整数),可通过以下转换: ```python if image.dtype != 'uint8': image = image.astype('uint8') ``` 3. **性能优化** 当处理视频流时,可预初始化 CLAHE 对象: ```python clahe_obj = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) # 只创建一次 ``` > **技术依据**:OpenCV 的 CLAHE 实现严格限定单通道输入,因其算法基于灰度直方图分布。多通道处理需手动分离亮度通道[^1][^2]。 --- ###
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