手动实现白平衡Python算法

手动实现白平衡的Python算法主要是为了纠正相机拍摄时由于环境光源影响导致的颜色偏差，使得照片中的色彩更准确。这里是一个简单的步骤概述：

1. **获取原始像素数据**：首先从图片中读取RGB（红绿蓝）值的像素数据。

2. **定义基准颜色**：选择图像中认为是白色或中性色的像素点，通常是前景中的空白区域。

3. **计算平均色彩**：统计这些选定像素的R、G、B三个分量的平均值，作为当前的“白色”参考。

4. **调整每个像素**：对于图像中的每个像素，计算其与基准白色之间的色彩偏差。偏差可以通过下面的公式计算：

   color_deviation = (pixel_R - white_R, pixel_G - white_G, pixel_B - white_B)

5. **应用校正**：对每个颜色通道应用相反的偏差值来校正，公式如下：

   corrected_pixel = (pixel_R + color_deviation, pixel_G + color_deviation, pixel_B + color_deviation)

6. **设置为新值**：将校正后的颜色赋回原像素位置。

7. **保存结果**：将处理后的像素数据写回图片文件。

这是一个基础版本的算法，实际应用中可能还会考虑光照强度的变化，以及使用更复杂的统计方法来提高白平衡效果。