android的srcmap转化为LAB色彩空间，进行亮度直方图均衡化，显示三个通道的直方图

要将android的srcmap转换为LAB色彩空间，需要使用OpenCV库中的cv::cvtColor()函数。下面是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取srcmap
    cv::Mat srcmap = cv::imread("srcmap.jpg");

    // 转换为LAB色彩空间
    cv::Mat lab;
    cv::cvtColor(srcmap, lab, cv::COLOR_BGR2Lab);

    // 分离通道
    std::vector<cv::Mat> channels;
    cv::split(lab, channels);

    // 对L通道进行直方图均衡化
    cv::equalizeHist(channels[0], channels[0]);

    // 合并通道
    cv::Mat equalized_lab;
    cv::merge(channels, equalized_lab);

    // 转回BGR色彩空间
    cv::Mat equalized_bgr;
    cv::cvtColor(equalized_lab, equalized_bgr, cv::COLOR_Lab2BGR);

    // 显示三个通道的直方图
    std::vector<cv::Mat> hist;
    cv::split(equalized_lab, hist);
    int histSize = 256;
    float range[] = { 0, 256 };
    const float* histRange = { range };
    bool uniform = true;
    bool accumulate = false;
    for (int i = 0; i < 3; i++)
    {
        cv::Mat histImg(512, 512, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));
        cv::normalize(hist[i], hist[i], 0, histImg.rows, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());
        for (int j = 0; j < histSize; j++)
        {
            cv::line(histImg, cv::Point(j * 2, histImg.rows), cv::Point(j * 2, histImg.rows - cvRound(hist[i].at<float>(j))), cv::Scalar(255, 255, 255));
        }
        cv::imshow("Histogram " + std::to_string(i), histImg);
    }

    // 显示均衡化后的图像
    cv::imshow("equalized", equalized_bgr);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用了OpenCV的cv::split()函数和cv::merge()函数对LAB色彩空间进行通道分离和合并。然后，我们使用了cv::equalizeHist()函数对L通道进行直方图均衡化。最后，我们使用了cv::split()函数和cv::line()函数绘制了三个通道的直方图，并使用cv::imshow()函数显示了均衡化后的图像和直方图。