彩色直方图匹配算法代码

以下是基于 OpenCV 库实现的彩色直方图匹配算法的代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载待匹配图像和目标图像
src_img = cv2.imread('src.jpg')
ref_img = cv2.imread('ref.jpg')

# 将图像从 BGR 颜色空间转换为 LAB 颜色空间
src_lab = cv2.cvtColor(src_img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
ref_lab = cv2.cvtColor(ref_img, cv2.COLOR_BGR2LAB)

# 计算待匹配图像和目标图像的直方图
src_hist = cv2.calcHist([src_lab], [1, 2], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])
ref_hist = cv2.calcHist([ref_lab], [1, 2], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])

# 对直方图进行归一化
cv2.normalize(src_hist, src_hist, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
cv2.normalize(ref_hist, ref_hist, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)

# 使用直方图匹配算法进行颜色映射
mapping = np.zeros((256, 256), dtype=np.uint8)
for i in range(256):
    for j in range(256):
        diff = np.abs(src_hist[i, j] - ref_hist[i, j])
        if diff < 0.1:
            mapping[i, j] = j
        else:
            mapping[i, j] = np.argmin(ref_hist[:, :, j])

# 对待匹配图像进行颜色映射
result = cv2.LUT(src_lab[:, :, 1], mapping)
src_lab[:, :, 1] = result

# 将图像从 LAB 颜色空间转换为 BGR 颜色空间
result_img = cv2.cvtColor(src_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码实现了基于直方图匹配算法的彩色直方图匹配，其中待匹配图像和目标图像分别为 `src.jpg` 和 `ref.jpg`。在代码中，首先将图像从 BGR 颜色空间转换为 LAB 颜色空间，然后计算待匹配图像和目标图像的直方图，并对直方图进行归一化。接着使用直方图匹配算法进行颜色映射，得到映射矩阵 `mapping`，最后对待匹配图像进行颜色映射得到匹配后的图像 `result_img`，并将其从 LAB 颜色空间转换为 BGR 颜色空间以显示结果。