C++ OpenCV处理复杂光照下的图像

在处理复杂光照下的图像时，可以使用OpenCV中的一些技术来增强图像的质量和对比度。以下是一些常用的技术：

1. 直方图均衡化：可以通过直方图均衡化来增强图像的对比度。这会使图像的整体亮度分布更均匀，从而改善图像质量。

cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat equalized_image;
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::equalizeHist(image, equalized_image);

1. 自适应直方图均衡化：对于不同区域的光照强度变化较大的图像，可以使用自适应直方图均衡化来处理，以保留图像的细节信息。

cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat equalized_image;
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();
clahe->setClipLimit(4);
clahe->apply(image, equalized_image);

1. 均值滤波：在处理光照不均匀的图像时，可以使用均值滤波来平滑图像，并去除噪声。

cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat blurred_image;
cv::blur(image, blurred_image, cv::Size(5, 5));

这些技术可以根据具体情况进行组合和调整，以获得最佳的图像处理效果。

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