python去除图像光照不均匀_python+opencv——去除图像光照不均匀-Go语言中文社区...

您好！这个问题需要进行图像处理方面的操作，可以使用Python和OpenCV库来实现。下面是一个简单的代码示例，可以去除图像光照不均匀：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算图像的局部直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
eq = clahe.apply(gray)

# 显示图像
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('equalized', eq)
cv2.waitKey(0)

这个代码会读取一张图像，并将其转换为灰度图像。然后使用OpenCV库中的`createCLAHE()`函数计算图像的局部直方图均衡化，最后将处理后的图像显示出来。您可以根据实际需要调整函数中的参数值。

希望这个回答能帮到您！

相关问题

opencv-python获取眼白和嘴巴内部图像

要获取眼白和嘴巴内部的图像，可以使用OpenCV库中的一些图像处理函数。以下是一个示例代码，可以实现从图像中提取眼白和嘴巴内部的图像：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 阈值分割
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 获取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contour)
    
    # 如果轮廓面积大于一定值，则认为是眼球或嘴巴
    if area > 1000:
        # 获取轮廓的外接矩形
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        
        # 获取眼白或嘴巴的区域
        roi = img[y:y+h, x:x+w]
        
        # 显示眼白或嘴巴的区域
        cv2.imshow('ROI', roi)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，首先加载了图像，并将其转换为灰度图像。然后，对灰度图像进行了阈值分割处理，得到二值图像。接下来，使用findContours函数获取图像中的轮廓。然后，遍历每个轮廓，计算轮廓面积，如果面积大于一定值，则认为是眼球或嘴巴。获取轮廓的外接矩形，然后获取眼白或嘴巴的区域。最后，使用OpenCV库显示眼白或嘴巴的区域，并显示图像。

需要注意的是，这种方法的准确度受到多种因素的影响，例如光照、姿势、表情等。因此，在实际应用中，需要进行大量的样本训练和测试，以提高准确度和稳定性。