opencv 彩色图片找暗通道 c++代码

以下是OpenCV C++代码示例，用于计算彩色图像的暗通道：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

// 计算单通道图像的暗通道
Mat getDarkChannel(Mat src, int patchSize)
{
    Mat darkChannel = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);

    int halfPatchSize = patchSize / 2;

    for (int i = halfPatchSize; i < src.rows - halfPatchSize; i++)
    {
        for (int j = halfPatchSize; j < src.cols - halfPatchSize; j++)
        {
            // 获取当前像素点的局部区域
            Mat patch = src(Rect(Point(j - halfPatchSize, i - halfPatchSize), Size(patchSize, patchSize)));

            // 计算局部区域内的最小值
            double minVal;
            minMaxLoc(patch, &minVal, NULL);

            // 将最小值作为暗通道像素值
            darkChannel.at<uchar>(i, j) = static_cast<uchar>(minVal);
        }
    }

    return darkChannel;
}

int main()
{
    // 读取彩色图像
    Mat src = imread("input.jpg");

    // 转换为浮点型图像
    Mat srcFloat;
    src.convertTo(srcFloat, CV_32FC3, 1.0 / 255.0);

    // 获取暗通道
    Mat darkChannel = getDarkChannel(srcFloat, 15);

    // 显示结果
    namedWindow("Dark Channel", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Dark Channel", darkChannel);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取彩色图像，然后将其转换为浮点型图像，接着计算暗通道，并显示结果。其中，getDarkChannel() 函数用于计算单通道图像的暗通道，采用的是简单的滑动窗口方法。最后，我们可以将结果显示出来，以便观察。