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圖像色彩校正是圖像處理中的重要步驟，它可以幫助我們調整圖像的亮度、對比度和色彩，使圖像看起來更加清晰和真實。在OpenCV中，我們可以通過一些簡單的代碼來實現圖像色彩校正的自動化。
首先，我們需要加載一個圖像并轉換為Lab顏色空間。Lab顏色空間是一種能夠更好地表示人眼感知到的色彩的顏色空間。然后，我們可以計算圖像的平均亮度和色彩平衡，并進行相應的調整。
以下是一個簡單的示例代碼，用于實現圖像色彩校正的自動化：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 加載圖像
Mat img = imread("input.jpg", IMREAD_COLOR);
// 轉換為Lab顏色空間
Mat lab_img;
cvtColor(img, lab_img, COLOR_BGR2Lab);
// 計算亮度和色彩平衡
Scalar mean, std_dev;
meanStdDev(lab_img, mean, std_dev);
// 調整亮度和色彩
lab_img.convertTo(lab_img, lab_img.type(), 100 / mean[0], 128 - mean[1], 128 - mean[2]);
// 轉換回BGR顏色空間
Mat corrected_img;
cvtColor(lab_img, corrected_img, COLOR_Lab2BGR);
// 顯示原始圖像和校正后的圖像
imshow("Original Image", img);
imshow("Corrected Image", corrected_img);
waitKey(0);
return 0;
}
在這段代碼中，我們首先加載了一個圖像并將其轉換為Lab顏色空間。然后計算了圖像的平均亮度和色彩平衡，并進行了相應的調整。最后，將調整后的圖像轉換回BGR顏色空間并顯示原始圖像和校正后的圖像。
通過這種方法，我們可以自動化地實現圖像色彩校正，使圖像看起來更加清晰和真實。您可以根據具體的需求和要求進一步優化和調整代碼。希望這個例子能幫助到您！
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