python编写自动白平衡算法

自动白平衡算法是指计算机程序自动调整相机或图像中白色物体的颜色均衡，使其看起来更真实。

下面是一个简单的 Python 代码示例，用于白平衡彩色图像：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为 LAB 颜色空间
image_lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)

# 计算 L 通道的均值
l_mean = np.mean(image_lab[:,:,0])

# 调整 L 通道的均值，使其等于 128
image_lab[:,:,0] = np.where(image_lab[:,:,0] > l_mean, 128, image_lab[:,:,0])

# 将图像转回 BGR 颜色空间
image_balanced = cv2.cvtColor(image_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)

# 保存白平衡后的图像
cv2.imwrite('image_balanced.jpg', image_balanced)

这个算法的工作原理是：

1. 将图像转换为 LAB 颜色空间，这样可以分离出 L 通道，它表示图像的明度。
2. 计算 L 通道的均值。
3. 将 L 通道的值大于均值的像素设为 128，其余像素保持不变。这样可以使得图像的明度平均分布在 128 左右。
4. 将图像转回 BGR 颜色空间，并保存白平衡后的图像。

相关问题

python编写自动曝光算法

好的，我可以为你解释一下如何使用 Python 编写自动曝光算法。

首先，自动曝光算法是指在摄影中自动调整相机的曝光参数，使得拍摄的照片达到理想的曝光效果。

要编写自动曝光算法，需要从输入图像中提取有用信息，然后根据所提取的信息来调整曝光参数。提取信息的方法有很多，例如，可以计算图像的平均亮度、对比度、饱和度等。

下面是一个简单的 Python 代码示例，展示了如何使用 Python 的 OpenCV 库来计算图像的平均亮度：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算平均亮度
mean_intensity = gray.mean()

print("平均亮度：", mean_intensity)

然后，你可以使用所提取的信息来调整相机的曝光参数。例如，如果图像的平均亮度低于某个阈值，则可以增加曝光时间或增加光圈的大小，使得图像更亮。

希望这些信息能帮助你开始编写自动曝光算法。

python白平衡白点算法代码

白平衡是一种用于调整图像颜色温度的技术，使其更接近于真实场景的颜色。下面是一个基于python的白点算法代码示例：

import cv2
import numpy as np

def white_balance(img, perc=1):
    """
    白点自动校正算法
    :param img: 待校正图像
    :param perc: 取样点占比
    :return: 校正后图像
    """
    h, w, c = img.shape

    # 随机采样
    n_pixels = int(h * w * perc)
    idx = np.random.choice(h * w, n_pixels, replace=False)

    # 转换为LAB空间
    lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    samples = lab.reshape(-1, 3)[idx]

    # 计算白点
    white = np.mean(samples, axis=0)
    gray = np.array([white[0], 128, 128])

    # 校正图像
    kernel_size = int(max(h, w) * 0.02)
    if kernel_size % 2 == 0:
        kernel_size += 1
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, (kernel_size, kernel_size), 0)
    alpha = gray[0] / img_blur.astype(np.float32)
    img_norm = cv2.normalize(img, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC3)
    img_norm = cv2.cvtColor(img_norm, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    img_norm[:, :, 0] = np.clip(img_norm[:, :, 0] * (white[0] / gray[0]), 0, 255)
    img_norm = cv2.cvtColor(img_norm, cv2.COLOR_LAB2BGR)

    return img_norm

该算法实现了以下步骤：

1. 从图像中随机采样一定比例的像素点。
2. 将采样点转换为LAB颜色空间。
3. 计算采样点的平均值作为白点，将其L通道值设为128作为灰点。
4. 通过计算白点和灰点之间的比例，校正图像的亮度。
5. 将校正后的图像转换回BGR颜色空间。

使用方法：

img = cv2.imread('image.jpg')
img_wb = white_balance(img, perc=0.01)

其中，`img`为待校正图像，`perc`为采样点占比。调整`perc`的值可以影响算法的效果，一般取值范围在0.01~0.05之间。