C++ OpenCV自适应伽玛矫正

您好！对于C++中使用OpenCV进行自适应伽马校正，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入OpenCV库：

#include <opencv2/opencv.hpp>

2. 读取图像：

cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");

3. 将图像转换为浮点型数据：

cv::Mat image_float;
image.convertTo(image_float, CV_32F, 1.0 / 255.0);

4. 对图像进行自适应伽马校正：

cv::Mat gamma_corrected;
cv::pow(image_float, 1.0 / gamma, gamma_corrected);

其中，gamma是伽马值，可以根据需要进行调整。

5. 将图像转换回8位无符号整型数据：

cv::Mat output;
gamma_corrected.convertTo(output, CV_8U, 255.0);

6. 显示和保存结果：

cv::imshow("Gamma Corrected Image", output);
cv::imwrite("output.jpg", output);
cv::waitKey(0);

请注意，这只是一个基本的示例代码，您可能需要根据您的实际需求进行适当的调整和优化。希望能帮到您！如有任何问题，请随时提问。

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C++ OpenCV自适应伽玛矫正，对图像切块进行处理，防止过亮

如果您希望对图像进行切块处理以防止过亮，您可以按照以下方式修改上述代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (image.empty())
    {
        std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 定义切块的大小
    int blockSize = 64;

    // 获取图像的宽度和高度
    int width = image.cols;
    int height = image.rows;

    // 遍历图像切块
    for (int y = 0; y < height; y += blockSize)
    {
        for (int x = 0; x < width; x += blockSize)
        {
            // 计算切块的区域
            int blockWidth = std::min(blockSize, width - x);
            int blockHeight = std::min(blockSize, height - y);
            cv::Rect blockRect(x, y, blockWidth, blockHeight);

            // 提取切块图像
            cv::Mat blockImage = image(blockRect);

            // 将切块图像转换为浮点型
            cv::Mat floatBlockImage;
            blockImage.convertTo(floatBlockImage, CV_32F, 1.0 / 255.0);

            // 计算切块图像的平均亮度
            cv::Scalar mean, stdDev;
            cv::meanStdDev(floatBlockImage, mean, stdDev);

            // 计算切块图像的伽马校正参数
            float gamma = log(0.5) / log(mean[0] / 255.0);

            // 应用伽马校正
            cv::Mat correctedBlockImage;
            cv::pow(floatBlockImage, gamma, correctedBlockImage);

            // 将校正后的切块图像转换回8位无符号整型
            cv::Mat outputBlockImage;
            correctedBlockImage.convertTo(outputBlockImage, CV_8U, 255.0);

            // 将校正后的切块图像复制回原图像中
            outputBlockImage.copyTo(image(blockRect));
        }
    }

    // 显示原始图像和处理后的图像
    cv::imshow("Original", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上述代码中，我们添加了一个嵌套循环来遍历图像的切块。每个切块都被提取出来，并按照之前的步骤进行伽马校正。然后，将校正后的切块复制回原始图像中。这样，您就可以对图像进行切块处理，以防止过亮。

请注意，在代码中的`input.jpg`处，您需要替换为您自己的图像文件路径。还可以根据需要调整`blockSize`变量的值以适应不同的切块大小。

希望这对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。

opencv自适应中值滤波函数

C++ OpenCV中的自适应中值滤波函数是一种可以根据图像局部特征自适应地调整滤波器大小的滤波方法。它可以有效地去除图像中的噪声，并保留图像的边缘信息。

自适应中值滤波函数的原理是：对于图像中的每个像素点，根据其周围像素的灰度值大小，动态地调整滤波器的大小，以达到最佳的滤波效果。具体来说，自适应中值滤波函数会在一个局部窗口内寻找像素值的中值，然后将该中值作为当前像素的输出值。如果该中值不在预先设定的最小值和最大值之间，则会逐步扩大窗口大小，直到找到一个合适的中值为止。

在OpenCV中，自适应中值滤波函数的函数原型如下：

void cv::adaptiveMedianFilter(
    InputArray src,
    OutputArray dst,
    int max_kernel_size,
    int adaptive_method = ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
    int threshold_type = THRESH_BINARY,
    int block_size = 3,
    double param1 = 0
)

其中，参数`src`是输入图像，参数`dst`是输出图像，参数`max_kernel_size`是最大滤波器大小，参数`adaptive_method`是自适应方法，参数`threshold_type`是阈值类型，参数`block_size`是局部窗口大小，参数`param1`是自适应方法的参数。

需要注意的是，自适应中值滤波函数只能处理灰度图像，如果需要处理彩色图像，需要将其转换为灰度图像后再进行处理。