opencv 对彩色图片进行镜头阴影矫正c++代码

时间: 2023-07-24 21:15:23 浏览: 76
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。

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