色彩自适应校正算法代码

以下是一段基于Python语言实现的色彩自适应校正算法代码，供参考：

import cv2
import numpy as np

def clahe_color(img, clip=2.0, tile=(8, 8)):
    """
    实现颜色自适应直方图均衡化
    :param img: 待处理图像，RGB格式
    :param clip: 对比度截断阈值
    :param tile: 瓦片大小
    :return: 处理后的图像
    """
    lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2LAB)  # 转换到LAB色彩空间
    lab_planes = cv2.split(lab)  # 分离出L、A、B三个通道
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip, tileGridSize=tile)  # 创建CLAHE对象
    lab_planes[0] = clahe.apply(lab_planes[0])  # 对L通道进行直方图均衡化
    lab = cv2.merge(lab_planes)  # 将处理后的L、A、B三个通道合并回去
    return cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2RGB)  # 转换回RGB色彩空间

使用时，只需将待处理的图像作为参数传入即可，例如：

import cv2

img = cv2.imread("example.jpg")  # 读取待处理图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 转换为RGB色彩空间
result = clahe_color(img)  # 调用自适应校正算法
cv2.imshow("Result", result)  # 显示处理后的图像
cv2.waitKey(0)  # 等待按键
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭窗口

需要注意的是，该代码依赖于OpenCV库，因此需要先安装OpenCV库才能运行。