opencv 图像增强代码

当涉及到图像增强时，OpenCV是一个非常强大的库。它提供了许多功能和算法，可以用于增强图像的质量、对比度、亮度等方面。下面是一些常见的图像增强技术和对应的OpenCV代码示例：

1. 直方图均衡化：
直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以增强图像的对比度。OpenCV提供了`equalizeHist`函数来实现直方图均衡化。

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat equalizedImage;
    cv::equalizeHist(image, equalizedImage);
    cv::imshow("Equalized Image", equalizedImage);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

2. 自适应直方图均衡化：
自适应直方图均衡化是一种改进的直方图均衡化方法，它可以根据图像的局部特征进行均衡化。OpenCV提供了`CLAHE`类来实现自适应直方图均衡化。

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();
    clahe->setClipLimit(4.0);
    cv::Mat equalizedImage;
    clahe->apply(image, equalizedImage);
    cv::imshow("Equalized Image", equalizedImage);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

3. 锐化：
锐化可以增强图像的边缘和细节。OpenCV提供了`filter2D`函数来实现锐化。

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");
    cv::Mat kernel = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
    cv::Mat sharpenedImage;
    cv::filter2D(image, sharpenedImage, -1, kernel);
    cv::imshow("Sharpened Image", sharpenedImage);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

这只是一些常见的图像增强技术和对应的OpenCV代码示例。根据具体的需求，还可以使用其他OpenCV函数和算法来实现更多的图像增强效果。如果你有具体的需求或者其他问题，请告诉我，我会尽力帮助你。