opencv 对彩色图片进行镜头阴影矫正c++代码
时间: 2023-07-24 09:15:23 浏览: 54
OpenCV中可以使用两种方法对彩色图像进行镜头阴影校正:基于颜色空间的方法和基于梯度的方法。下面分别给出这两种方法的代码实现。
基于颜色空间的方法:
```c++
cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg");
// 1. 转换为Lab颜色空间
cv::Mat lab_image;
cv::cvtColor(image, lab_image, cv::COLOR_BGR2Lab);
// 2. 分离通道
std::vector<cv::Mat> lab_channels;
cv::split(lab_image, lab_channels);
// 3. 对L通道进行直方图均衡化
cv::equalizeHist(lab_channels[0], lab_channels[0]);
// 4. 合并通道
cv::merge(lab_channels, lab_image);
// 5. 转回BGR颜色空间
cv::Mat corrected_image;
cv::cvtColor(lab_image, corrected_image, cv::COLOR_Lab2BGR);
// 6. 显示结果
cv::imshow("Corrected Image", corrected_image);
cv::waitKey(0);
```
基于梯度的方法:
```c++
cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg");
// 1. 转换为灰度图像
cv::Mat gray_image;
cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 2. 计算梯度
cv::Mat grad_x, grad_y;
cv::Sobel(gray_image, grad_x, CV_32F, 1, 0);
cv::Sobel(gray_image, grad_y, CV_32F, 0, 1);
// 3. 计算梯度幅值和方向
cv::Mat magnitude, angle;
cv::cartToPolar(grad_x, grad_y, magnitude, angle);
// 4. 对梯度幅值进行归一化
cv::normalize(magnitude, magnitude, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);
// 5. 对梯度幅值进行阈值处理
cv::Mat mask = magnitude > 0.5;
// 6. 对原始图像进行矫正
cv::Mat corrected_image;
cv::inpaint(image, mask, corrected_image, 3, cv::INPAINT_TELEA);
// 7. 显示结果
cv::imshow("Corrected Image", corrected_image);
cv::waitKey(0);
```
注意,这两种方法都需要调整参数以获得最佳结果,具体参数的设置将取决于所使用的图像和阴影的特征。