opencv 用同心圆法对彩色图片进行镜头阴影矫正 c++代码

以下是一个简单的使用OpenCV进行同心圆法镜头阴影矫正的C++代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    // 读取彩色图片
    Mat img = imread("input.jpg");

    // 转换为灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 计算灰度图像的梯度值
    Mat gradX, gradY;
    Sobel(gray, gradX, CV_32F, 1, 0);
    Sobel(gray, gradY, CV_32F, 0, 1);

    // 对灰度图像进行二值化处理
    Mat binary;
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

    // 对二值图像进行形态学操作
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel);

    // 找到二值图像中的轮廓
    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 计算轮廓的最小外接圆，并将其作为参考圆
    Point2f center;
    float radius;
    minEnclosingCircle(contours[0], center, radius);

    // 计算同心圆的半径和中心坐标
    int numCircles = 8;
    std::vector<float> radii(numCircles);
    std::vector<Point2f> centers(numCircles);
    for (int i = 0; i < numCircles; i++) {
        float r = radius * (i + 1) / numCircles;
        radii[i] = r;
        centers[i] = center;
    }

    // 将同心圆映射到一个正方形网格中
    int gridSize = 50;
    std::vector<Point2f> gridPoints;
    for (int y = 0; y < 8; y++) {
        for (int x = 0; x < 8; x++) {
            gridPoints.push_back(Point2f(x * gridSize, y * gridSize));
        }
    }
    Mat transform = getAffineTransform(centers, gridPoints);
    Mat output;
    warpAffine(img, output, transform, Size(gridSize * 8, gridSize * 8));

    // 对网格中的每个小方格计算平均灰度值，并用该值替换该小方格中的所有像素
    for (int y = 0; y < 8; y++) {
        for (int x = 0; x < 8; x++) {
            Rect rect(x * gridSize, y * gridSize, gridSize, gridSize);
            Mat grid = output(rect);
            Scalar meanColor = mean(grid);
            grid.setTo(meanColor);
        }
    }

    // 对原始彩色图像进行颜色校正
    Mat corrected;
    cvtColor(output, corrected, COLOR_BGR2GRAY);
    normalize(corrected, corrected, 0, 255, NORM_MINMAX);
    cvtColor(corrected, corrected, COLOR_GRAY2BGR);

    // 显示结果
    imshow("input", img);
    imshow("output", output);
    imshow("corrected", corrected);
    waitKey();

    return 0;
}

同样需要注意的是，以上代码中的参数都是根据样例图片调整的，实际应用中需要根据具体情况进行调整。