自动白平衡算法_自动白平衡 代码

自动白平衡算法

自动白平衡算法是一种用于数字图像处理的算法，它可以校正图像中的颜色偏差，使得图像中的白色物体在不同的光照条件下都能呈现出相同的颜色。在数字相机、手机摄像头等设备中，自动白平衡算法是非常重要的，因为不同的光照条件下，同一场景下的颜色会发生变化，如果没有自动白平衡算法，那么拍摄出来的照片或视频就会出现色偏，影响观感。

在实现自动白平衡算法时，可以采用不同的方法，比如基于灰度世界假设的方法、基于白色参考点的方法、基于直方图的方法等。其中，基于灰度世界假设的方法是比较常用的一种方法，它假设整个图像的平均灰度值应该是相等的，然后根据这个假设来计算每个像素点的增益系数，从而实现白平衡校正。

以下是一个基于灰度世界假设的自动白平衡算法的示例代码：

import cv2

import numpy as np

def gray_world(img):

# 将图像转换为浮点数类型

img = img.astype(np.float32)

# 计算图像的三个通道的平均值

B, G, R = cv2.split(img)

avg_B = np.mean(B)

avg_G = np.mean(G)

avg_R = np.mean(R)

# 计算增益系数

gray_value = (avg_B + avg_G + avg_R) / 3

Kb = gray_value / avg_B

Kg = gray_value / avg_G

Kr = gray_value / avg_R