OpenCV白平衡算法之灰度世界法（消除RGB受光照影響）

在用OpenCV對圖像進行處理時，利用顏色定位是常常會接觸到的方法，但RGB受光照影響比較嚴重，轉換到HSV XYZ等空間也解決不了時，

可以用白平衡算法進行修正，使其發黃、發藍、發紅的照片更加趨于自然光下的圖像。

程序代碼示例如下：

//該代碼實現白平衡算法中的灰度世界法，能有效改善圖像發紅發藍發綠的現象；

#include 《opencv2/opencv.hpp》

using namespace cv;

int main（）

{

Mat g_srcImage，dstImage;

vector《Mat》 g_vChannels;

g_srcImage = imread（“C:/Users/Administrator/Desktop/區分高架定位/01.jpg”）;

imshow（“原圖”，g_srcImage）;

//waitKey（0）;

//分離通道

split（g_srcImage，g_vChannels）;

Mat imageBlueChannel = g_vChannels.at（0）;

Mat imageGreenChannel = g_vChannels.at（1）;

Mat imageRedChannel = g_vChannels.at（2）;

double imageBlueChannelAvg=0;

double imageGreenChannelAvg=0;

double imageRedChannelAvg=0;

//求各通道的平均值

imageBlueChannelAvg = mean（imageBlueChannel）［0］;

imageGreenChannelAvg = mean（imageGreenChannel）［0］;

imageRedChannelAvg = mean（imageRedChannel）［0］;

//求出個通道所占增益

double K = （imageRedChannelAvg+imageGreenChannelAvg+imageRedChannelAvg）/3;

double Kb = K/imageBlueChannelAvg;

double Kg = K/imageGreenChannelAvg;

double Kr = K/imageRedChannelAvg;

//更新白平衡后的各通道BGR值

addWeighted（imageBlueChannel，Kb，0，0，0，imageBlueChannel）;

addWeighted（imageGreenChannel，Kg，0，0，0，imageGreenChannel）;

addWeighted（imageRedChannel，Kr，0，0，0，imageRedChannel）;

merge（g_vChannels，dstImage）;//圖像各通道合并

imshow（“白平衡后圖”，dstImage）;

waitKey（0）;

return 0;

}