chatGPT实现的自动白平衡算法

以下是一种较为复杂的自动白平衡算法，称为“灰度世界假设”（Gray World Assumption）：

1. 将图像转换为LAB颜色空间。

2. 对于每个像素，计算其在LAB颜色空间中的L, a, b值。

3. 计算图像的平均L, a, b值。

4. 将平均值的a, b值分别设置为0，保持平均值的L值不变。

5. 对于每个像素，计算其在LAB颜色空间中的L, a, b值与平均值的L, a, b值的差值，分别得到∆L, ∆a, ∆b。

6. 计算所有像素的∆a, ∆b的平均值，得到∆a_avg, ∆b_avg。

7. 将平均值的a, b值分别加上∆a_avg, ∆b_avg，得到目标a, b值。

8. 将目标L, a, b值转换为RGB颜色空间，得到白平衡后的图像。

该算法的基本思想是假设图像的平均颜色是灰色的，因此在LAB颜色空间中，图像的平均a, b值应该为0。然后计算每个像素的颜色偏移量，并将平均偏移量应用于整个图像，以实现白平衡。

以下是一个实现该算法的C++代码：

```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);

    // 将图像转换为 LAB 颜色空间
    Mat lab_image;
    cvtColor(image, lab_image, COLOR_BGR2Lab);

    // 分离 L, a, b 通道
    vector<Mat> lab_planes;
    split(lab_image, lab_planes);

    // 计算 L, a, b 通道的平均值
    Scalar avg_lab = mean(lab_image);

    // 将 a, b 通道的平均值设置为 0
    avg_lab.val[1] = 0;
    avg_lab.val[2] = 0;

    // 计算每个像素的颜色偏移量
    Mat delta_a = lab_planes[1] - avg_lab.val[1];
    Mat delta_b = lab_planes[2] - avg_lab.val[2];

    // 计算颜色偏移量的平均值
    Scalar avg_delta_a = mean(delta_a);
    Scalar avg_delta_b = mean(delta_b);

    // 计算目标 a, b 值
    double target_a = avg_lab.val[1] + avg_delta_a.val[0];
    double target_b = avg_lab.val[2] + avg_delta_b.val[0];

    // 将 L, a, b 通道合并
    Mat new_lab_image;
    merge(vector<Mat>{lab_planes[0], Mat::ones(lab_planes[1].size(), CV_8UC1) * target_a, Mat::ones(lab_planes[2].size(), CV_8UC1) * target_b}, new_lab_image);

    // 将图像转换回 BGR 颜色空间
    Mat new_image;
    cvtColor(new_lab_image, new_image, COLOR_Lab2BGR);

    // 显示结果
    namedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Automatic White Balance", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Original Image", image);
    imshow("Automatic White Balance", new_image);
    waitKey(0);

    return 0;
}
```

该代码使用OpenCV库实现自动白平衡。它将图像转换为LAB颜色空间，计算平均L, a, b值，并将平均a, b值分别设置为0。然后计算每个像素的颜色偏移量，并计算偏移量的平均值。最后将平均偏移量应用于整个图像，将图像转换回BGR颜色空间，并显示结果。