OpenCV 處理燈光點(diǎn)

if (isCheck) ?{? ? ? ? ? ??

imageMat.copyTo(mRgbaMat); ? ? ?

// READ RGB color image and convert it to Lab? ?

?cv::Mat rgbImageMat;? ??

cv::cvtColor(mRgbaMat, rgbImageMat, CV_RGBA2RGB);? ??

cv::Mat bgr_image;? ? rgbImageMat.copyTo(bgr_image);? ?

cv::Mat lab_image;? ??

cv::cvtColor(bgr_image, lab_image, CV_RGB2Lab);? ?

?//? 保存圖片? ??

if(imageCont < 3){? ??

[self saveMat:@"第一步" src:mRgbaMat];? ??

}? ? ? ??

// Extract the L channel? ??

std::vectorlab_planes(3);? ??

cv::split(lab_image, lab_planes);?

?// now we have the L image in lab_planes[0]? ? ? ?

?// apply the CLAHE algorithm to the L channel? ??

cv::Ptrclahe = cv::createCLAHE();

clahe->setClipLimit(4);

cv::Mat dst;

clahe->apply(lab_planes[0], dst);

// Merge the the color planes back into an Lab image

dst.copyTo(lab_planes[0]);

cv::merge(lab_planes, lab_image);

// convert back to RGB

cv::Mat image_clahe;

//cv::cvtColor(lab_image, image_clahe, CV_Lab2BGR);

cv::cvtColor(lab_image, image_clahe, CV_Lab2RGB);

// display the results? (you might also want to see lab_planes[0] before and after).

//? 保存圖片

if(imageCont < 3) {

[self saveMat:@"original" src:bgr_image];

}

//? 保存圖片

if(imageCont < 3){

[self saveMat:@"CLAHE" src:image_clahe];

}

self.MyImageView.image = MatToUIImage(mRgbaMat);

}


原圖:



效果圖:


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