判断是曝光还是欠曝光图片，并进行光照矫正的代码

以下是一个简单的判断图片曝光的代码示例：

import cv2

def is_overexposed(img):
    # 计算亮度的平均值
    brightness = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    mean_brightness = cv2.mean(brightness)[0]
    # 判断是否过曝
    return mean_brightness >= 245

def is_underexposed(img):
    # 计算亮度的平均值
    brightness = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    mean_brightness = cv2.mean(brightness)[0]
    # 判断是否欠曝
    return mean_brightness <= 10

对于过曝或欠曝的图片，可以使用以下代码进行光照矫正：

def correct_exposure(img):
    # 计算亮度的平均值
    brightness = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    mean_brightness = cv2.mean(brightness)[0]
    # 如果过曝，则降低亮度
    if mean_brightness >= 245:
        img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=0.5, beta=0)
    # 如果欠曝，则提高亮度
    elif mean_brightness <= 10:
        img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=2, beta=0)
    return img

上述代码中，`cv2.convertScaleAbs` 函数用于将像素值缩放到指定的范围内。其中，`alpha` 控制缩放的比例，`beta` 控制偏移量。对于过曝的图片，将亮度缩小到原来的一半，即 `alpha=0.5`；对于欠曝的图片，将亮度增加到原来的两倍，即 `alpha=2`。