opencv实现色彩还原（白平衡）

╰半夏微凉° 2021-12-18 06:21 408阅读 0赞

**目录**

0 说明

1 效果

2 代码实现

2.1 我的实现

2.2 其他方法

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##  0 说明 ##

目前很多摄像头特别是网络摄像头对色彩的处理情况存在色差，比如一个橙子（是黄色的），但是拍出来的效果会泛白，有点像梨子的颜色，因此要用到色彩校正。

一般色彩校正使用白平衡，白平衡一般又分为：灰世界、完美反射、等，这里不做具体陈述。

此处提供了一种方法，总体原理为（对每个通道而言）：

1）对偏暗和偏亮的颜色进行特定的处理：指定一个特定的像素值；

2）对其他像素值进行小幅度拉伸；

3）最后三个通道合并即为最终结果。

注意：偏暗和偏亮得界限是不对称的，可以同通过改变代码中的s实现。

具体计算方式可以看源码（c语言实现，非c++）。

## 1 效果 ##

![70][]

## 2 代码实现 ##

### 2.1 我的实现 ###

调整参数s以符合自己效果

/*
    对偏暗和偏亮的的像素进行处理，对其他像素进行拉伸
    偏暗和偏亮的判定可以通过调整下面的s进行调整，注意偏暗和偏亮是不对称的
    */
    #include <highgui/highgui.hpp>
    #include <imgproc/imgproc.hpp>
     
    using namespace cv;
    using namespace std;
     
    void color_balance(IplImage *img)
    {
    	int histo[256] = { 0 };//直方图统计每个像素值的数目
    	int num_of_pixels = img->width*img->height;
        //统计每个像素值的数目
    	for (int y = 0; y < img->height; ++y)
    	{
    		uchar *data = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);//定义的大小和图像尺寸一致
    		for (int x = 0; x < img->width; ++x)
    		{
    			histo[data[x]] += 1;
    		}
    	}
     
        //统计当前像素值和之前像素值的总数
    	for (int i = 1; i < 256; ++i)
    		histo[i] = histo[i] + histo[i - 1];
     
    	double s = 0.0265;//此参数可以调整，最好在0.1以下(0=<s<=1)
     
    	int vmin = 0;
     
        //统计像素点数目小于num_of_pixels*s / 2的数目，s为控制比率
    	while (histo[vmin + 1] <= cvRound(num_of_pixels*s / 2))
    		vmin = vmin + 1;
     
    	int vmax = 255 - 1;
     
        //统计像素点数目大于num_of_pixels*(1 - s / 2)的数目，s为控制比率
    	while (histo[vmax - 1] > cvRound(num_of_pixels*(1 - s / 2)))
    	{
    		vmax = vmax - 1;
    	}
     
    	if (vmax < 255 - 1)
    		vmax = vmax + 1;
     
        //处理图像中像素值大于vmin和小于vmax的像素，
        //即处理偏亮和偏暗的区域
    	for (int y = 0; y < img->height; ++y)
    	{
     
    		uchar *data = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);
    		for (int x = 0; x < img->width; ++x)
    		{
    			if (data[x] < vmin)
    				data[x] = vmin;
    			if (data[x] > vmax)
    				data[x] = vmax;
    		}
    	}
     
        //对其他的像素进行处理（拉伸），其实可以合并到上一步，简化时间复杂度，这里分开只是为了让过程更清楚
    	for (int y = 0; y < img->height; ++y)
    	{
     
    		uchar *data = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);
    		for (int x = 0; x < img->width; ++x)
    		{
    			data[x] = cvRound((data[x] - vmin)*255.0 / (vmax - vmin));
    		}
    	}
    }
     
     
    int main()
    {
    	IplImage *srcImg = cvLoadImage("02.jpg");//读取图片
    	IplImage *dstImg = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), 8, 3);
    	IplImage *redCh = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), 8, 1);//R通道
    	IplImage *greenCh = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), 8, 1);//G通道
    	IplImage *blueCh = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), 8, 1);//B通道
    	cvSplit(srcImg, blueCh, greenCh, redCh, NULL);//把原图拆分RGB通道
    	color_balance(redCh);//对R通道进行色彩平衡
    	color_balance(greenCh);//对G通道进行色彩平衡
    	color_balance(blueCh);//对B通道进行色彩平衡
    	cvMerge(blueCh, greenCh, redCh, NULL, dstImg);//合并操作后的通道，为最终结果
        
        //显示操作
    	cvNamedWindow("src", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	cvShowImage("src", srcImg);
     
    	cvNamedWindow("dst", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	cvShowImage("dst", dstImg);
    	cvWaitKey(0);
     
    	return 0;
    }

### 2.2 其他方法 ###

灰世界--->这个代码对有些情况下效果不好

#include <highgui/highgui.hpp>
    #include <imgproc/imgproc.hpp>
     
    using namespace cv;
     
    int main()
    {
    	Mat imageSource = imread("02.jpg");
    	imshow("原始图像", imageSource);
    	vector<Mat> imageRGB;
     
    	//RGB三通道分离
    	split(imageSource, imageRGB);
     
    	//求原始图像的RGB分量的均值
    	double R, G, B;
    	B = mean(imageRGB[0])[0];
    	G = mean(imageRGB[1])[0];
    	R = mean(imageRGB[2])[0];
     
    	//需要调整的RGB分量的增益
    	double KR, KG, KB;
    	KB = (R + G + B) / (3 * B);
    	KG = (R + G + B) / (3 * G);
    	KR = (R + G + B) / (3 * R);
     
    	//调整RGB三个通道各自的值
    	imageRGB[0] = imageRGB[0] * KB;
    	imageRGB[1] = imageRGB[1] * KG;
    	imageRGB[2] = imageRGB[2] * KR;
     
    	//RGB三通道图像合并
    	merge(imageRGB, imageSource);
    	imshow("白平衡调整后", imageSource);
    	waitKey();
    	return 0;
    }

[70]: /images/20211218/ed4d83cbf55446e4806b19a77fe4d482.png