J'essaie de mettre en œuvre dans OpenCV un algorithme de normalisation local pour réduire la différence d'éclairage dans une image. J'ai trouvé un MATLAB Fonction , et je l'ai mise en œuvre dans OpenCV . Cependant, le résultat que je reçois est différent de celui donné par la fonction MATLAB.
Ceci est mon code: la fonction Ce qui suit montre le résultat que je reçois et le résultat théorique, pour les mêmes valeurs de J'ai essayé d'utiliser différentes valeurs pour Toute aide serait appréciée . Merci d'avance. norminv Est la mise en œuvre C ++ donnée par EUAN DEAN dans Ce message . sigma1 et sigma2 (2.0 et 20.0, respectivement) 
sigma1 et sigma2 , mais aucun d'entre eux ne semble fonctionner. J'ai également essayé de faire blu1 = 0 et blu2 = 0 dans la fonction gaussienne, mais cela ne fonctionne pas non plus.
3 Réponses :
Vous devez normaliser l'image entre 0 et 255 avant de la convertir en CV_8UC1
Merci pour votre réponse, qui a résolu mon problème. J'ai changé la ligne Flatgray = 255.0 * Flatgray et CV usagé :: Normaliser (Flatgray, Res, 0, 255, Norm_Minmax, CV_8UC1) et cela fonctionne maintenant. Je pensais que la multiplication de 255 normaliserait l'image, mais j'avais tort. Merci.
Voici mon implémentation (j'utilise le résultat comme prévu: Notez que vous pouvez spécifier la taille du noyau comme sigma1 = 2 , sigma2 = 20 ): 
taille (0,0) et il sera calculé à partir des valeurs Sigma.
Merci, c'est très utile aussi. Je voterai votre réponse dès que j'obtiendrai une plus grande réputation.
Il s'agit de la mise en oeuvre Python du même algo ci-dessus: sortie: 