在圖像處理中，顏色偏差是一個常見的問題。為了解決這個問題，除了使用方差方法，轉換成LAB色度進行檢測也是一種常用方法。以下是使用OpenCV進行偏色檢查的步驟： 加載圖片并分離三原色首先，我們需要加載

在圖像處理中，顏色偏差是一個常見的問題。為了解決這個問題，除了使用方差方法，轉換成LAB色度進行檢測也是一種常用方法。

以下是使用OpenCV進行偏色檢查的步驟：

加載圖片并分離三原色

首先，我們需要加載圖片并分離三原色?？梢酝ㄟ^以下代碼實現(xiàn)：

```python

from matplotlib import pyplot as plt

import cv2 as cv

import math

import numpy as np

image ('')

b, g, r cv.split(image)

rows, cols, channel

```

轉化到COLOR_BGR2LAB空間并分離L、a、b通道

接下來，我們將圖像從BGR色彩空間轉換為LAB色彩空間，以便更方便地檢查偏色。L表示整張圖的亮度，a表示從洋紅色至深綠，b表示從焦黃色至裊藍色。a、b通道沒有亮度，可以通過以下代碼實現(xiàn)：

```python

imgLab (image, _BGR2LAB)

Lab, a, b cv.split(imgLab)

```

計算平均色度和色度中心距

然后，我們根據(jù)a、b計算平均色度和色度中心距。Da和Db分別代表a通道和b通道的平均色度。Ma和Mb分別代表a通道和b通道的色度中心距。以下代碼可以實現(xiàn)：

```python

Da, Db 0, 0

for i in range(rows):

for j in range(cols):

Da a[i][j]

Db b[i][j]

Da, Db (Da / (rows * cols)) - 128, (Db / (rows * cols)) - 128

M np.sqrt((np.square(Ma) np.square(Mb)))

D np.sqrt((np.square(Da) np.square(Db)))

k D / M

print('D/M: %f %k')

```

輸出LAB直方圖

我們還可以輸出LAB直方圖以更直觀地查看顏色偏差。以下代碼可以實現(xiàn)：

```python

plt.hist(Lab.ravel(), 256, [0, 256])

()

plt.hist(a.ravel(), 256, [0, 256])

()

plt.hist(b.ravel(), 256, [0, 256])

()

```

輸出RGB直方圖

與此同時，我們還可以輸出RGB直方圖。以下代碼可以實現(xiàn)：

```python

b_hist ([b], [0], None, [256], [0, 256])

g_hist ([g], [0], None, [256], [0, 256])

r_hist ([r], [0], None, [256], [0, 256])

(b_hist, label'B', color'blue')

(g_hist, label'G', color'green')

(r_hist, label'R', color'red')

plt.legend(loc'best')

plt.xlim([0, 256])

()

```

調整LAB色度空間a、b并輸出顯示

最后，我們可以調整LAB色度空間的a、b通道，并輸出顯示調整后的圖像。以下代碼可以實現(xiàn)：

```python

imgLab[:, :, 1] 127

imgBGR (imgLab, _LAB2BGR)

('imgBGR', imgBGR)

imgLab[:, :, 2] 255

imgBGR (imgLab, _LAB2BGR)

('imgBGR', imgBGR)

print(imgLab)

cv.waitKey(0)

()

```

以上是使用平均色度和色度中心距進行偏色檢查的步驟。通過這些步驟，我們可以更好地檢查圖像的顏色偏差，并進行相應的修復。