opencv WhiteBalance
时间: 2023-06-25 07:05:03 浏览: 39
在 OpenCV 中实现白平衡可以通过以下步骤来完成:
1. 读取图像并将其转换为 LAB 颜色空间。
2. 计算图像中的 a 和 b 通道的平均值。
3. 将 a 和 b 通道的平均值减去图像中的 a 和 b 通道的中值,得到一个偏移量。
4. 对每个像素的 a 和 b 通道进行偏移。
5. 将图像从 LAB 颜色空间转换回 RGB 颜色空间。
下面是一个示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
def white_balance(img):
# Convert image to LAB color space
lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# Calculate average values of a and b channels
avg_a = np.mean(lab[:, :, 1])
avg_b = np.mean(lab[:, :, 2])
# Calculate offsets for a and b channels
offset_a = 128 - avg_a
offset_b = 128 - avg_b
# Apply offsets to a and b channels
lab[:, :, 1] += offset_a
lab[:, :, 2] += offset_b
# Convert image back to RGB color space
result = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
return result
```
在这个示例中,我们首先将图像转换为 LAB 颜色空间,然后计算 a 和 b 通道的平均值。接下来,我们计算偏移量,并将其应用于每个像素的 a 和 b 通道。最后,我们将图像从 LAB 颜色空间转换回 RGB 颜色空间并返回结果。