opencv图像增强，显示阴影区域细节，c++代码

以下是使用OpenCV进行图像增强并显示阴影区域细节的C ++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("input.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 均衡化灰度图像
    Mat eq;
    equalizeHist(gray, eq);

    // 对比度拉伸
    Mat dst;
    normalize(eq, dst, 0, 255, NORM_MINMAX);

    // 计算Sobel梯度
    Mat grad_x, grad_y;
    Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
    Sobel(dst, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
    Sobel(dst, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
    convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
    Mat grad;
    addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);

    // 阈值二值化
    Mat binary;
    threshold(grad, binary, 50, 255, THRESH_BINARY);

    // 形态学操作
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel);

    // 查找轮廓
    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 绘制轮廓
    Mat result = image.clone();
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        drawContours(result, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2);
    }

    // 显示结果
    imshow("Original image", image);
    imshow("Enhanced image", dst);
    imshow("Contours", result);
    waitKey();

    return 0;
}

此代码将读取名为“input.jpg”的图像，然后进行以下操作：

1. 将图像转换为灰度图像。
2. 均衡化灰度图像以提高对比度。
3. 拉伸对比度以进一步增强图像。
4. 计算Sobel梯度以检测边缘。
5. 阈值二值化以将较暗区域分离为黑色。
6. 进行形态学闭合操作以填充较小的空洞。
7. 查找轮廓并绘制在原始图像上。

最终结果将显示三个窗口：原始图像，增强图像和包含轮廓的图像。