opencv 用网格法对彩色图片进行镜头阴影矫正 c++

时间: 2024-03-13 21:13:33 浏览: 30
要使用OpenCV对彩色图片进行镜头阴影矫正,可以考虑使用网格法。下面是一个简单的步骤: 1. 读取彩色图片并转换为灰度图像。可以使用OpenCV的imread函数读取图片,然后使用cvtColor函数将其转换为灰度图像。 2. 计算灰度图像的梯度值。可以使用OpenCV的Sobel函数计算灰度图像的梯度值。 3. 对灰度图像进行二值化处理。可以使用threshold函数将灰度图像转换为二值图像。 4. 对二值图像进行形态学操作。可以使用OpenCV的morphologyEx函数进行形态学操作,例如膨胀和腐蚀操作。 5. 使用findContours函数找到二值图像中的轮廓。可以使用OpenCV的findContours函数找到二值图像中的轮廓。 6. 使用approxPolyDP函数对轮廓进行逼近。可以使用OpenCV的approxPolyDP函数对轮廓进行逼近,以减少轮廓中的点数。 7. 使用perspectiveTransform函数将逼近后的轮廓映射到一个正方形网格中。可以使用OpenCV的perspectiveTransform函数将逼近后的轮廓映射到一个正方形网格中。 8. 对网格中的每个小方格计算平均灰度值,并用该值替换该小方格中的所有像素。可以使用OpenCV的mean函数对每个小方格进行平均灰度值计算,并将该值替换为该小方格中的所有像素。 9. 对原始彩色图像进行颜色校正。可以使用OpenCV的cvtColor函数将校正后的灰度图像转换回彩色图像。 以上是一个简单的流程,但具体实现会有很多细节需要注意,例如选取适当的参数、处理边缘情况等。
相关问题

opencv 用网格法对彩色图片进行镜头阴影矫正 c++代码

以下是一个简单的使用OpenCV进行网格法镜头阴影矫正的C++代码: ``` #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // 读取彩色图片 Mat img = imread("input.jpg"); // 转换为灰度图像 Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 计算灰度图像的梯度值 Mat gradX, gradY; Sobel(gray, gradX, CV_32F, 1, 0); Sobel(gray, gradY, CV_32F, 0, 1); // 对灰度图像进行二值化处理 Mat binary; threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 对二值图像进行形态学操作 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel); // 找到二值图像中的轮廓 std::vector<std::vector<Point>> contours; findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 对轮廓进行逼近 std::vector<Point2f> approx; approxPolyDP(contours[0], approx, 3, true); // 将逼近后的轮廓映射到一个正方形网格中 int gridSize = 50; std::vector<Point2f> gridPoints; for (int y = 0; y < 8; y++) { for (int x = 0; x < 8; x++) { gridPoints.push_back(Point2f(x * gridSize, y * gridSize)); } } Mat transform = getPerspectiveTransform(approx, gridPoints); Mat output; warpPerspective(img, output, transform, Size(gridSize * 8, gridSize * 8)); // 对网格中的每个小方格计算平均灰度值,并用该值替换该小方格中的所有像素 for (int y = 0; y < 8; y++) { for (int x = 0; x < 8; x++) { Rect rect(x * gridSize, y * gridSize, gridSize, gridSize); Mat grid = output(rect); Scalar meanColor = mean(grid); grid.setTo(meanColor); } } // 对原始彩色图像进行颜色校正 Mat corrected; cvtColor(output, corrected, COLOR_BGR2GRAY); normalize(corrected, corrected, 0, 255, NORM_MINMAX); cvtColor(corrected, corrected, COLOR_GRAY2BGR); // 显示结果 imshow("input", img); imshow("output", output); imshow("corrected", corrected); waitKey(); return 0; } ``` 需要注意的是,以上代码中的参数都是根据样例图片调整的,实际应用中需要根据具体情况进行调整。

opencv 用同心圆法对彩色图片进行镜头阴影矫正 c++代码

以下是一个简单的使用OpenCV进行同心圆法镜头阴影矫正的C++代码: ``` #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // 读取彩色图片 Mat img = imread("input.jpg"); // 转换为灰度图像 Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 计算灰度图像的梯度值 Mat gradX, gradY; Sobel(gray, gradX, CV_32F, 1, 0); Sobel(gray, gradY, CV_32F, 0, 1); // 对灰度图像进行二值化处理 Mat binary; threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 对二值图像进行形态学操作 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel); // 找到二值图像中的轮廓 std::vector<std::vector<Point>> contours; findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 计算轮廓的最小外接圆,并将其作为参考圆 Point2f center; float radius; minEnclosingCircle(contours[0], center, radius); // 计算同心圆的半径和中心坐标 int numCircles = 8; std::vector<float> radii(numCircles); std::vector<Point2f> centers(numCircles); for (int i = 0; i < numCircles; i++) { float r = radius * (i + 1) / numCircles; radii[i] = r; centers[i] = center; } // 将同心圆映射到一个正方形网格中 int gridSize = 50; std::vector<Point2f> gridPoints; for (int y = 0; y < 8; y++) { for (int x = 0; x < 8; x++) { gridPoints.push_back(Point2f(x * gridSize, y * gridSize)); } } Mat transform = getAffineTransform(centers, gridPoints); Mat output; warpAffine(img, output, transform, Size(gridSize * 8, gridSize * 8)); // 对网格中的每个小方格计算平均灰度值,并用该值替换该小方格中的所有像素 for (int y = 0; y < 8; y++) { for (int x = 0; x < 8; x++) { Rect rect(x * gridSize, y * gridSize, gridSize, gridSize); Mat grid = output(rect); Scalar meanColor = mean(grid); grid.setTo(meanColor); } } // 对原始彩色图像进行颜色校正 Mat corrected; cvtColor(output, corrected, COLOR_BGR2GRAY); normalize(corrected, corrected, 0, 255, NORM_MINMAX); cvtColor(corrected, corrected, COLOR_GRAY2BGR); // 显示结果 imshow("input", img); imshow("output", output); imshow("corrected", corrected); waitKey(); return 0; } ``` 同样需要注意的是,以上代码中的参数都是根据样例图片调整的,实际应用中需要根据具体情况进行调整。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

opencv3/C++ 将图片转换为视频的实例

今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++ 将图片转换为视频的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

使用python opencv对目录下图片进行去重的方法

今天小编就为大家分享一篇使用python opencv对目录下图片进行去重的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python opencv对图像进行旋转且不裁剪图片的实现方法

今天小编就为大家分享一篇python opencv对图像进行旋转且不裁剪图片的实现方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

opencv3/C++ 使用Tracker实现简单目标跟踪

今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++ 使用Tracker实现简单目标跟踪,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

C#中OpenCvSharp 通过特征点匹配图片的方法

主要介绍了OpenCvSharp 通过特征点匹配图片的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MySQL数据库性能提升秘籍:揭秘性能下降幕后真凶及解决策略

![MySQL数据库性能提升秘籍:揭秘性能下降幕后真凶及解决策略](http://xiaoyuge.work/explain-sql/index/2.png) # 1. MySQL数据库性能优化概述** MySQL数据库性能优化是一项至关重要的任务,可以显著提高应用程序的响应时间和整体用户体验。优化涉及识别和解决影响数据库性能的因素,包括硬件资源瓶颈、软件配置不当和数据库设计缺陷。通过采取适当的优化策略,可以显著提升数据库性能,满足业务需求并提高用户满意度。 # 2. MySQL数据库性能下降的幕后真凶 ### 2.1 硬件资源瓶颈 #### 2.1.1 CPU利用率过高 **症状:
recommend-type

如何在unity创建按钮

在 Unity 中创建按钮的步骤如下: 1. 在 Unity 中创建一个 UI Canvas,选择 GameObject -> UI -> Canvas。 2. 在 Canvas 中创建一个按钮,选择 GameObject -> UI -> Button。 3. 在场景视图中调整按钮的位置和大小。 4. 在 Inspector 中设置按钮的文本、颜色、字体等属性。 5. 添加按钮的响应事件,选择按钮,在 Inspector 的 On Click () 中添加相应的方法。 这样就可以创建一个按钮了,你可以在游戏中使用它来触发相应的操作。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。