opencv图像增强算法C++

根据提供的引用内容，有两种常见的基于OpenCV的图像增强算法可以使用C++实现：

1. 基于Retinex理论的图像增强算法：Retinex理论是一种常见的图像增强方法，它通过对图像的亮度和对比度进行调整来提高图像的质量。以下是一个使用OpenCV和C++实现的基于Retinex的图像增强算法的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat enhanceImage(cv::Mat image) {
    cv::Mat enhancedImage;
    
    // 使用Retinex算法增强图像
    cv::xphoto::createSimpleRetinex()->apply(image, enhancedImage);
    
    return enhancedImage;
}

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    
    // 图像增强
    cv::Mat enhancedImage = enhanceImage(image);
    
    // 显示增强后的图像
    cv::imshow("Enhanced Image", enhancedImage);
    cv::waitKey(0);
    
    return 0;
}

2. Zhang-Suen细化算法：Zhang-Suen细化算法是一种用于提取图像骨架的二值图像处理算法。以下是一个使用OpenCV和C++实现的Zhang-Suen细化算法的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat thinningImage(cv::Mat image) {
    cv::Mat binaryImage;
    
    // 将图像转换为二值图像
    cv::cvtColor(image, binaryImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::threshold(binaryImage, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
    
    // 使用Zhang-Suen细化算法提取图像骨架
    cv::ximgproc::thinning(binaryImage, binaryImage, cv::ximgproc::THINNING_ZHANGSUEN);
    
    return binaryImage;
}

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    
    // 图像细化
    cv::Mat thinnedImage = thinningImage(image);
    
    // 显示细化后的图像
    cv::imshow("Thinned Image", thinnedImage);
    cv::waitKey(0);
    
    return 0;
}

请注意，以上示例代码仅为演示目的，实际使用时可能需要根据具体需求进行适当的调整和优化。