OpenCV C++版圖像中的陰影去除

要在OpenCV C++中去除圖像中的陰影，可以使用以下步驟：

1. 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。
2. 使用高斯濾波對圖像進(jìn)行平滑處理。
3. 使用形態(tài)學(xué)操作（例如開操作）來去除圖像中的細(xì)小噪點。
4. 使用閾值處理將圖像分割成前景和背景。
5. 使用形態(tài)學(xué)操作（例如閉操作）來填充前景對象的空洞。
6. 使用距離變換來計算前景對象的邊緣，并將其作為掩模。
7. 使用掩模對原始圖像進(jìn)行修正，將陰影部分去除。

下面是一個簡單的OpenCV C++代碼示例，演示如何去除圖像中的陰影：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 讀取圖像
    Mat img = imread("image.jpg");

    // 轉(zhuǎn)換為灰度圖像
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 高斯濾波
    Mat blurImg;
    GaussianBlur(gray, blurImg, Size(15, 15), 0);

    // 形態(tài)學(xué)操作
    Mat morphImg;
    morphologyEx(blurImg, morphImg, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5)));

    // 閾值處理
    Mat threshImg;
    threshold(morphImg, threshImg, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

    // 形態(tài)學(xué)操作
    Mat closeImg;
    morphologyEx(threshImg, closeImg, MORPH_CLOSE, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5)));

    // 距離變換
    Mat distImg;
    distanceTransform(closeImg, distImg, DIST_L2, 5);
    normalize(distImg, distImg, 0, 1, NORM_MINMAX);

    // 創(chuàng)建掩模
    Mat mask = distImg < 0.3;

    // 修正原始圖像
    Mat result;
    img.copyTo(result, mask);

    // 顯示結(jié)果
    imshow("Result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在這個示例中，我們首先讀取了一張圖像，然后按照上述步驟依次進(jìn)行處理，并最終得到去除陰影的圖像。您可以根據(jù)實際情況調(diào)整參數(shù)和操作，以獲得更好的效果。