光线补偿算法 python

光线补偿是一种用于图像增强的技术，它可以根据图像的亮度和对比度，对图像进行自动调整以提高图像的可视性和质量。下面是一个基于Python的简单光线补偿算法：

import cv2

def lighting_compensation(img, a=0.02, b=0.0):
    # 对图像进行灰度化处理
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算图像的平均亮度
    mean = cv2.mean(gray)[0]
    
    # 根据公式计算补偿系数
    alpha = 1.0 / (1.0 - a * mean)
    beta = b - alpha * mean
    
    # 对图像进行补偿处理
    img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)
    
    return img

在上面的代码中，我们首先将输入图像转换为灰度图像。然后，我们计算灰度图像的平均亮度，并根据公式计算补偿系数alpha和beta。最后，我们使用cv2.convertScaleAbs函数对图像进行补偿处理。alpha和beta的值可以根据实际情况进行调整以达到最佳效果。

使用示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 进行光线补偿
img = lighting_compensation(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例代码中，我们读取一张图片并使用光线补偿算法对其进行增强处理。最后，我们将处理结果显示出来。