python实现图像白平衡

图像白平衡是指对图像中的色温进行调整，以使图像中的白色区域看上去更加自然。以下是一种基于灰度世界假设的 Python 实现方法：

import cv2
import numpy as np

def gray_world(img):
    # 将图像转换为浮点数类型
    img_float = img.astype(np.float32)
    # 计算红、绿、蓝三个通道的平均值
    avg_R = np.mean(img_float[:,:,2])
    avg_G = np.mean(img_float[:,:,1])
    avg_B = np.mean(img_float[:,:,0])
    # 计算平均灰度值
    avg_gray = (avg_R + avg_G + avg_B) / 3
    # 计算红、绿、蓝三个通道的增益系数
    Kr = avg_gray / avg_R
    Kg = avg_gray / avg_G
    Kb = avg_gray / avg_B
    # 根据增益系数对图像进行调整
    img_white_balance = np.zeros_like(img_float)
    img_white_balance[:,:,2] = Kr * img_float[:,:,2]
    img_white_balance[:,:,1] = Kg * img_float[:,:,1]
    img_white_balance[:,:,0] = Kb * img_float[:,:,0]
    # 将图像转换为 8 位无符号整数类型
    img_white_balance = np.clip(img_white_balance, 0, 255).astype(np.uint8)
    return img_white_balance

使用方法：

img = cv2.imread('example.jpg')
img_white_balance = gray_world(img)
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('White balance', img_white_balance)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中 `example.jpg` 是待处理的图像文件名。运行结果将会显示原始图像和白平衡调整后的图像。