OpenCV-2.RGB Normalized

最新推荐文章于 2024-10-14 11:07:58 发布

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本文介绍了一种通过RGB归一化处理消除图片中光照影响的方法。通过对原图的RGB通道进行分离并计算归一化值，可以有效减少光照变化带来的视觉偏差。文中提供了一个具体的实现代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

RGB Normalized可以帮助我们消除由于光照或者阴影导致的图片扭曲。

如果你对一张图片使用该技能，那么，就会将原本图片中的lighting information 将会lose。

所谓Normalized就是这样：

S = R + G + B.

R/S,

G/S,

B/S.

下面是详细代码：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "cv.h"

IplImage* NormalizeImage(IplImage* theImage)
{
	//创建三个单通道图片用来保存原图各通道值
	IplImage* redchannel = cvCreateImage(cvGetSize(theImage),8,1);
	IplImage* greenchannel = cvCreateImage(cvGetSize(theImage),8,1);
	IplImage* bluechannel = cvCreateImage(cvGetSize(theImage),8,1);
	//创建三个单通道图片，用来保存之后normalized的各个通道value
	IplImage* redavg = cvCreateImage(cvGetSize(theImage),8,1);
	IplImage* greenavg = cvCreateImage(cvGetSize(theImage),8,1);
	IplImage* blueavg = cvCreateImage(cvGetSize(theImage),8,1);
	//创建一个三通道图片，来保存最终Normalized后的图片
	IplImage* imgavg = cvCreateImage(cvGetSize(theImage),8,3);
	//将原图片进行通道分离操作，这样便得到BGR（注意不是RGB顺序）各通道信息，由于原图少于4个通道，所以最后一个参数为NULL
	cvSplit(theImage,bluechannel,greenchannel,redchannel,NULL);
	//for循环中修改像素值
	for (int x = 0; x < theImage->width; x++)
	{
		for (int y = 0; y < theImage->height; y++)
		{
			//get r,g,b像素值
			int redValue = cvGetReal2D(redchannel,y,x);
			int greenValue = cvGetReal2D(greenchannel,y,x);
			int blueValue = cvGetReal2D(bluechannel,y,x);
			//求和
			double sum = redValue + greenValue + blueValue;
			//set new rgb value
			cvSetReal2D(redavg,y,x,redValue / sum * 255);
			cvSetReal2D(greenavg,y,x,greenValue / sum * 255);
			cvSetReal2D(blueavg,y,x,blueValue / sum * 255);
		}
		
	}//end loop
	//将新的三个通道合并为一个图像中
	cvMerge(blueavg,greenavg,redavg,NULL,imgavg);
	//释放资源
	cvReleaseImage(&redchannel);
	cvReleaseImage(&greenchannel);
	cvReleaseImage(&bluechannel);
	cvReleaseImage(&redavg);
	cvReleaseImage(&greenavg);
	cvReleaseImage(&blueavg);
	//
	return imgavg;
}

int main()
{
	IplImage* img = cvLoadImage("3.jpg");
	IplImage* imgTemp;
	imgTemp = NormalizeImage(img);
	cvNamedWindow("Image");
	//display
	while(1)
	{					
		cvShowImage("Image",imgTemp);	
		cvShowImage("Image2",img);		 
		char keyPress = cvWaitKey(10);
		if (keyPress == 27)//退出
		{
			break;
		}
	}		
	cvReleaseImage(&img);
	return 0;
}

运行效果图：