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。

相关问题

opencv做自适应二值化，用C++回复。

可以使用OpenCV的adaptiveThreshold函数来实现自适应二值化。以下是一个简单的C++示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读入灰度图像
    Mat dst;
    adaptiveThreshold(src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2); // 自适应二值化
    imshow("Input", src);
    imshow("Output", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像，第三个参数是二值化阈值，第四个参数是自适应方法（这里使用平均值法），第五个参数是二值化类型，第六个参数是块大小，第七个参数是常数C值。可以根据需要调整参数来获得更好的二值化效果。