自动曝光算法 opencv 输入图片 返回增益和积分时间 c++

可以使用OpenCV中的cv::createCLAHE函数来实现自动曝光算法。

首先，读取输入图像并将其转换为灰度图像：

cv::Mat img = cv::imread("input.jpg");
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

然后，创建CLAHE对象并设置参数：

cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();
// 设置CLAHE对象的参数
clahe->setClipLimit(4); // 设置对比度增强的限制因子
clahe->setTilesGridSize(cv::Size(8, 8)); // 设置均衡化操作的网格大小

接下来，对灰度图像进行均衡化处理：

cv::Mat equalized;
clahe->apply(gray, equalized);

最后，使用OpenCV的相机模块获取相机的增益和积分时间：

cv::Ptr<cv::cudacodec::VideoReader> reader = cv::cudacodec::createVideoReader("input.mp4");
cv::cuda::GpuMat gpu_img;
reader->nextFrame(gpu_img);
double gain = reader->get(cv::CAP_PROP_GAIN);
double exposure = reader->get(cv::CAP_PROP_EXPOSURE);

其中，cv::CAP_PROP_GAIN代表相机的增益，cv::CAP_PROP_EXPOSURE代表相机的积分时间。

完整代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取输入图像并转换为灰度图像
    cv::Mat img = cv::imread("input.jpg");
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 创建CLAHE对象并设置参数
    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();
    clahe->setClipLimit(4);
    clahe->setTilesGridSize(cv::Size(8, 8));

    // 对灰度图像进行均衡化处理
    cv::Mat equalized;
    clahe->apply(gray, equalized);

    // 获取相机的增益和积分时间
    cv::Ptr<cv::cudacodec::VideoReader> reader = cv::cudacodec::createVideoReader("input.mp4");
    cv::cuda::GpuMat gpu_img;
    reader->nextFrame(gpu_img);
    double gain = reader->get(cv::CAP_PROP_GAIN);
    double exposure = reader->get(cv::CAP_PROP_EXPOSURE);

    return 0;
}