python-opencv对图片进行辐射校正

Python的OpenCV库提供了一些高级图像处理功能，包括辐射校正。辐射校正是为了纠正由于拍摄环境、传感器特性等原因导致的图像颜色失真。在OpenCV中，你可以使用`cv2.fastNlMeansDenoisingColored()`函数来进行彩色图像的去噪和平滑处理，这可以间接地改善辐射校正的效果。

这个函数采用了非局部均值（Non-local Means）算法，它会考虑整个图像区域内的像素信息，而不是仅基于邻域像素。对于色彩校正，你需要先加载图片，然后应用这个函数：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 对图片进行辐射校正
denoised_img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21)

# 保存处理后的图片
cv2.imwrite('radiation_corrected.jpg', denoised_img)

这里的参数解释如下：
- `img`: 输入的原始图片
- `None`: 第二个参数一般留给噪声模板，如果不需要则设置为None
- 第三个参数控制迭代次数
- 第四个和第五个参数用于调整搜索窗口大小
- 第六个参数是滤波器半径

请注意，辐射校正可能并不是所有情况下都能完美解决问题，特别是在光照变化剧烈或者特定色彩溢出的情况下，可能需要结合其他图像处理技术，如直方图均衡化等。