OpenCV自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除的处理

Posted 2021-12-16 LaoYuanPython

一、引言

最近一个月来都在研究OpenCV 中CLAHE算法的一些问题，如：

1. 图像横向和纵向分块大小与图像的宽和高不能整除怎么处理？
2. CLIP的剪裁是怎么实施的？
3. 解决棋盘效应的具体插值处理过程怎样？
4. 彩色图像怎么处理？

到处找资料，也看了部分博客所谓的源代码，结果还是没有找到答案，看来没有捷径，干脆直接下载了一份OpenCV的源代码来阅读。可惜自从没有亲手做C语言相关开发后，手上的机器连C++运行环境都没有，先直接读代码。本来想等所有问题都有答案时再写博文，不过这一阵子单位和家里事情都很多，没有多少时间，只能慢慢来，解决一个问题就发布一篇博文。

二、OpenCV源代码的下载

下载地址：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/
有3.4.10–4.5.4的版本，但下载很慢，老猿费了很大的劲，大家可以考虑专门的下载工具下载。如果实在下不下来，请关注老猿Python的微信公号给老猿发消息。

三、自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除的处理

当图像的宽（或高）不是对应横向（或纵向）分块数的整数倍时，老猿认为对于分块的处理有多种方式：

1. 将每个分块横向或纵向多加1个像素，最后一个分块的大小比前面分块小；
2. 将每个分块横向或纵向减去1个像素，最后一个分块的大小比前面分块大；
3. 将图像裁剪或补齐到可以整除的大小。

通过阅读源代码，OpenCV中采用将图像补齐到可以整除的大小，即对于图像的宽（或高）不是对应横向（或纵向）分块数的整数倍时，将对应宽（或高）补齐到可以整除的最少像素素。

具体处理的源代码如下：

  if (_src.size().width % tilesX_ == 0 && _src.size().height % tilesY_ == 0)
        
            tileSize = cv::Size(_src.size().width / tilesX_, _src.size().height / tilesY_);
            _srcForLut = _src;
        
        else
        

            
                cv::copyMakeBorder(_src, srcExt_, 0, tilesY_ - (_src.size().height % tilesY_), 0, 
                	tilesX_ - (_src.size().width % tilesX_), cv::BORDER_REFLECT_101);
                tileSize = cv::Size(srcExt_.size().width / tilesX_, srcExt_.size().height / tilesY_);
                _srcForLut = srcExt_;
            
        

小结

OpenCV自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除时，采用的是将图像补齐到能整除大小，补齐是按边界镜像的方式（cv::BORDER_REFLECT_101）补齐。

如对文章内容存在疑问，可在博客评论区留言，或关注：老猿Python 微信公号发消息咨询。

更多图像直方图处理的内容请参考《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2：直方图处理》的介绍。

更多图像处理的内容请参考专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html OpenCV-Python图形图像处理 》、《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10581071.html OpenCV-Python初学者疑难问题集》及《图像处理基础知识》的介绍。

写博不易，敬请支持：

如果阅读本文于您有所获，敬请点赞、评论、收藏，谢谢大家的支持！

关于老猿的付费专栏

1. 付费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9607725.html 使用PyQt开发图形界面Python应用》专门介绍基于Python的PyQt图形界面开发基础教程，对应文章目录为《 https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/107580932 使用PyQt开发图形界面Python应用专栏目录》；
2. 付费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10232926.html moviepy音视频开发专栏 )详细介绍moviepy音视频剪辑合成处理的类相关方法及使用相关方法进行相关剪辑合成场景的处理，对应文章目录为《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/107574583 moviepy音视频开发专栏文章目录》；
3. 付费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10581071.html OpenCV-Python初学者疑难问题集》为《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html OpenCV-Python图形图像处理 》的伴生专栏，是笔者对OpenCV-Python图形图像处理学习中遇到的一些问题个人感悟的整合，相关资料基本上都是老猿反复研究的成果，有助于OpenCV-Python初学者比较深入地理解OpenCV，对应文章目录为《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/109713407 OpenCV-Python初学者疑难问题集专栏目录 》
4. 付费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10762553.html Python爬虫入门 》站在一个互联网前端开发小白的角度介绍爬虫开发应知应会内容，包括爬虫入门的基础知识，以及爬取CSDN文章信息、博主信息、给文章点赞、评论等实战内容。

前两个专栏都适合有一定Python基础但无相关知识的小白读者学习，第三个专栏请大家结合《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html OpenCV-Python图形图像处理 》的学习使用。

对于缺乏Python基础的同仁，可以通过老猿的免费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9831699.html 专栏：Python基础教程目录）从零开始学习Python。

如果有兴趣也愿意支持老猿的读者，欢迎购买付费专栏。

老猿Python，跟老猿学Python！

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 https://blog.csdn.net/LaoYuanPython ░