opencv clahe c++ 示例

下面是一个基本的 OpenCV C++ 示例，演示如何使用 CLAHE（对比度有限自适应直方图均衡化）：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 创建CLAHE对象
    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();

    // 设置CLAHE参数
    clahe->setClipLimit(4);
    clahe->setTilesGridSize(cv::Size(8, 8));

    // 对图像进行CLAHE处理
    cv::Mat dst;
    clahe->apply(image, dst);

    // 显示原始图像和CLAHE处理后的图像
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("CLAHE Image", dst);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

这个示例首先读取一张灰度图像，然后创建了一个 CLAHE 对象并设置了一些参数。接下来，它使用 CLAHE 对象对图像进行处理，得到了一个增强对比度的图像。最后，它显示了原始图像和处理后的图像。

相关问题

C++ OpenCV中CLAHE算法能否根据图像情况进行直方图均衡化，写出代码。

是的，OpenCV的CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法可以根据图像的情况进行直方图均衡化。CLAHE算法可以自适应地对不同区域的图像进行直方图均衡化，以避免过度增强和细节丢失的问题。

下面是一个示例代码，展示如何在C++中使用OpenCV进行CLAHE算法的自适应直方图均衡化：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat clahe_equalize(cv::Mat& src, double clipLimit, cv::Size grid_size)
{
    cv::Mat ycrcb;
    cv::cvtColor(src, ycrcb, cv::COLOR_BGR2YCrCb);

    std::vector<cv::Mat> channels;
    cv::split(ycrcb, channels);

    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();
    clahe->setClipLimit(clipLimit);
    clahe->setTilesGridSize(grid_size);

    cv::Mat clahe_img;
    clahe->apply(channels[0], clahe_img);

    clahe_img.copyTo(channels[0]);

    cv::merge(channels, ycrcb);

    cv::Mat result;
    cv::cvtColor(ycrcb, result, cv::COLOR_YCrCb2BGR);

    return result;
}

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("path_to_image.jpg");

    // 设置CLAHE参数
    double clipLimit = 4.0;
    cv::Size grid_size(8, 8);

    // 应用CLAHE算法进行直方图均衡化
    cv::Mat result = clahe_equalize(image, clipLimit, grid_size);

    // 显示原始图像和处理后的图像
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("CLAHE Equalized Image", result);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，`clahe_equalize`函数接受原始图像、剪切限制参数（`clipLimit`）和网格大小参数（`grid_size`），并返回经过CLAHE算法处理后的图像。

在`main`函数中，首先读取一张图像。然后，设置CLAHE算法的参数，包括剪切限制和网格大小。接下来，调用`clahe_equalize`函数对图像进行CLAHE直方图均衡化，并将结果保存在`result`变量中。最后，使用OpenCV的`imshow`函数显示原始图像和处理后的图像，并等待用户按下任意键关闭窗口。

你可以根据实际需求调整剪切限制和网格大小参数，以获得最佳的直方图均衡化效果。

写一个用opencv c++实现opencl mali调用gpu加速并于cpu对比

好的，以下是一个简单的示例程序，使用 OpenCV C++ 接口实现了 OpenCL Mali GPU 加速，并与 CPU 进行了比较：

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

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {

    // 读取图像
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        std::cout << "Failed to read image." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 将图像转换为灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 创建 OpenCL 上下文
    cv::ocl::Context context = cv::ocl::Context::getDefault();
    if (!context.ptr()) {
        std::cout << "Failed to create OpenCL context." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建 OpenCL 设备
    cv::ocl::Device device = cv::ocl::Device::getDefault();
    if (!device.available()) {
        std::cout << "Failed to create OpenCL device." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 指定使用 OpenCL 加速
    cv::ocl::setUseOpenCL(true);

    // 将计算任务放到 GPU 上执行
    cv::UMat dst;
    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE(2.0, cv::Size(8, 8));
    clahe->apply(gray, dst);

    // 将结果拷贝回 CPU
    Mat result = dst.getMat(ACCESS_READ);

    // 使用 CPU 进行比较
    Mat cpu_result;
    cv::Ptr<cv::CLAHE> cpu_clahe = cv::createCLAHE(2.0, cv::Size(8, 8));
    cpu_clahe->apply(gray, cpu_result);

    // 比较 CPU 和 GPU 的结果
    double error = norm(result, cpu_result, NORM_L2);
    std::cout << "Error: " << error << std::endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，首先读入一张图片并将其转换为灰度图像。然后，创建 OpenCL 上下文和设备，并指定使用 OpenCL 加速。接着，将计算任务放到 GPU 上执行，并将结果拷贝回 CPU。最后，使用 CPU 进行比较，并输出比较结果。

注意，在上面的示例代码中，我们使用了 `cv::UMat` 函数来创建一个能够跨平台运行的 `cv::Mat` 对象，并使用 `ACCESS_READ` 参数获取其 CPU 内存中的数据。另外，我们使用 `cv::norm` 函数计算 CPU 和 GPU 的结果之间的差异。