C++ opencv白平衡

OpenCV提供了两种方法来进行图像的色彩白平衡。

1. 直方图均衡化法

直方图均衡化法是一种常用的图像增强方法，可以通过增强图像的对比度来改善图像的视觉效果。在进行白平衡处理时，可以使用直方图均衡化法来处理图像的R、G、B三个通道，从而使图像的色彩更加均衡。

具体实现方法如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat img = imread("image.jpg");

    // 将BGR图像转换为YCrCb图像
    Mat img_yuv;
    cvtColor(img, img_yuv, COLOR_BGR2YCrCb);

    // 对图像的Y通道进行直方图均衡化
    vector<Mat> channels;
    split(img_yuv, channels);
    equalizeHist(channels[0], channels[0]);

    // 将YCrCb图像转换为BGR图像
    merge(channels, img_yuv);
    Mat img_bgr;
    cvtColor(img_yuv, img_bgr, COLOR_YCrCb2BGR);

    imshow("Before White Balance", img);
    imshow("After White Balance", img_bgr);
    waitKey(0);

    return 0;
}

2. 灰度世界法

灰度世界法是一种常用的白平衡算法，其基本思想是假设整个图像中所有像素的R、G、B三个通道的平均值相等，利用这个假设来进行白平衡处理。具体实现方法如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat img = imread("image.jpg");

    // 计算图像的R、G、B三个通道的平均值
    Scalar avg_bgr = mean(img);

    // 计算平均值的灰度值
    double avg_gray = (avg_bgr[0] + avg_bgr[1] + avg_bgr[2]) / 3;

    // 计算每个通道需要增加的值
    double add_b = avg_gray - avg_bgr[0];
    double add_g = avg_gray - avg_bgr[1];
    double add_r = avg_gray - avg_bgr[2];

    // 将每个通道的像素值加上需要增加的值
    Mat img_bgr;
    Mat channels[3];
    split(img, channels);
    add(channels[0], add_b, channels[0]);
    add(channels[1], add_g, channels[1]);
    add(channels[2], add_r, channels[2]);
    merge(channels, 3, img_bgr);

    imshow("Before White Balance", img);
    imshow("After White Balance", img_bgr);
    waitKey(0);

    return 0;
}

以上两种方法都可以实现图像的白平衡，具体使用哪种方法可以根据实际情况选择。