Question

首先：我是opencv的新手:-) 我想对24位RGB图像进行渐晕校正。我使用区域扫描相机作为线性相机，并将1780x2像素的图像放在一起，以获得1780x3000像素的完整图像。由于渐晕，我制作了一张1780x2像素的白色参考图片，用于计算渐晕去除的LUT（校正因子）。这是我的代码想法：

    Mat white = imread("WHITE_REF_2L.bmp", 0);
    Mat lut(2, 1780, CV_8UC3, Scalar(0));
    lut = 255 / white;
    imwrite("lut_test.bmp", lut*white);

据我了解，第二条最后一行将（希望）做的是将每个通道的每个强度值除以255并将其存储在lut matrice中。我想用那个来计算“真实”（不是扭曲的）强度通过将src img的每个元素与lut matrice的每个元素相乘，每个像素的级别。

显然我的工作方式不合适，我得到了内存异常。

有人可以帮我解决这个问题吗？

编辑：我正在使用opencv 3.1.0，我解决了这样的问题：

    // read white reference image
    Mat white = imread("WHITE_REF_2L_D.bmp", IMREAD_COLOR);
    white.convertTo(white, CV_32FC3);
    // calculate LUT with vignetting correction factors
    Mat vLUT(2, 1780, CV_32FC3, Scalar(0.0f));
    divide(240.0f, white, vLUT);

当然这不是最优的，我会阅读更多白色参考文献并计算要优化的平均值。

Here's the 2 lines white reference, you can see the shadows at the image borders i want to correct

当我将vLUT与白色参考相乘时，显然会得到一个同质的image。

谢谢，也许这可以帮助其他人;）

使用OpenCV对RGB图像进行渐晕校正

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