AWB灰度世界法python实现
时间: 2023-08-05 17:06:47 浏览: 68
AWB(Auto White Balance)是一种用于自动调整图像白平衡的算法。灰度世界法(Gray World Algorithm)是AWB的一种常见实现方法。在Python中,你可以使用OpenCV库来实现AWB灰度世界法。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def awb_gray_world(image):
# 将图像转换为浮点数形式
image = image.astype(np.float32)
# 计算每个通道的平均值
avg_b = np.mean(image[:, :, 0])
avg_g = np.mean(image[:, :, 1])
avg_r = np.mean(image[:, :, 2])
# 计算平均灰度值
avg_gray = (avg_b + avg_g + avg_r) / 3
# 计算每个通道的增益系数
gain_b = avg_gray / avg_b
gain_g = avg_gray / avg_g
gain_r = avg_gray / avg_r
# 根据增益系数调整图像
image[:, :, 0] *= gain_b
image[:, :, 1] *= gain_g
image[:, :, 2] *= gain_r
# 将图像转换回整数形式,并进行裁剪
image = np.clip(image, 0, 255).astype(np.uint8)
return image
# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')
# 调用灰度世界法函数
result = awb_gray_world(image)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,首先将图像转换为浮点数形式,然后计算每个通道的平均值。接下来,计算平均灰度值,并根据增益系数调整每个通道的像素值。最后,将图像转换回整数形式,并进行裁剪。你可以将输入图像替换为你自己的图像,并运行代码查看结果。
希望这个示例能够帮助到你!