automatedMSRCR opencv实现

自动多尺度Retinex（MSRCR）是一种图像增强算法，它可以提高图像的对比度和亮度，同时保留图像的细节信息。下面介绍一下如何用OpenCV实现自动多尺度Retinex算法。

首先，我们需要下载并安装OpenCV库。然后，我们可以使用以下代码实现自动多尺度Retinex算法：

import cv2

def MSRCR(img, sigma_list, G, b, alpha, beta, low_clip, high_clip):
    img = img.astype('float')
    img_retinex = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (0,0), sigma)
        img_detail = img - img_blur
        img_retinex += np.log10(img_detail + G)
    img_retinex = img_retinex / len(sigma_list)
    img_msrcr = alpha * (img - img_retinex) + beta
    img_msrcr = np.clip(img_msrcr, low_clip, high_clip)
    return img_msrcr.astype('uint8')

img = cv2.imread('image.jpg')
img_msrcr = MSRCR(img, [15,80,250], 100, 1, 1, 1, 0, 255)
cv2.imshow('MSRCR', img_msrcr)
cv2.waitKey()

其中，`img`是输入的图像，`sigma_list`是高斯滤波器的标准差列表，`G`是低频增益，`b`是高频增益，`alpha`和`beta`是调整参数，`low_clip`和`high_clip`是调整输出图像的最小和最大值。

这个实现还可以优化，比如将`np.log10`函数替换为`cv2.log`函数，以提高运行速度。