OpenCV
4.9.0
Open Source Computer Vision
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More sophisticated learning-based automatic white balance algorithm. More...
#include <opencv2/xphoto/white_balance.hpp>
Public Member Functions | |
virtual void | extractSimpleFeatures (InputArray src, OutputArray dst)=0 |
Implements the feature extraction part of the algorithm. More... | |
virtual int | getHistBinNum () const =0 |
Defines the size of one dimension of a three-dimensional RGB histogram that is used internally by the algorithm. It often makes sense to increase the number of bins for images with higher bit depth (e.g. 256 bins for a 12 bit image). More... | |
virtual int | getRangeMaxVal () const =0 |
Maximum possible value of the input image (e.g. 255 for 8 bit images, 4095 for 12 bit images) More... | |
virtual float | getSaturationThreshold () const =0 |
Threshold that is used to determine saturated pixels, i.e. pixels where at least one of the channels exceeds \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) are ignored. More... | |
virtual void | setHistBinNum (int val)=0 |
Defines the size of one dimension of a three-dimensional RGB histogram that is used internally by the algorithm. It often makes sense to increase the number of bins for images with higher bit depth (e.g. 256 bins for a 12 bit image). More... | |
virtual void | setRangeMaxVal (int val)=0 |
Maximum possible value of the input image (e.g. 255 for 8 bit images, 4095 for 12 bit images) More... | |
virtual void | setSaturationThreshold (float val)=0 |
Threshold that is used to determine saturated pixels, i.e. pixels where at least one of the channels exceeds \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) are ignored. More... | |
Public Member Functions inherited from cv::xphoto::WhiteBalancer | |
virtual void | balanceWhite (InputArray src, OutputArray dst)=0 |
Applies white balancing to the input image. More... | |
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
Algorithm () | |
virtual | ~Algorithm () |
virtual void | clear () |
Clears the algorithm state. More... | |
virtual bool | empty () const |
Returns true if the Algorithm is empty (e.g. in the very beginning or after unsuccessful read. More... | |
virtual String | getDefaultName () const |
virtual void | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm parameters from a file storage. More... | |
virtual void | save (const String &filename) const |
virtual void | write (FileStorage &fs) const |
Stores algorithm parameters in a file storage. More... | |
void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
Additional Inherited Members | |
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from the file. More... | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from a String. More... | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm from the file node. More... | |
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
More sophisticated learning-based automatic white balance algorithm.
As GrayworldWB, this algorithm works by applying different gains to the input image channels, but their computation is a bit more involved compared to the simple gray-world assumption. More details about the algorithm can be found in [53] .
To mask out saturated pixels this function uses only pixels that satisfy the following condition:
\[ \frac{\textrm{max}(R,G,B)}{\texttt{range_max_val}} < \texttt{saturation_thresh} \]
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pure virtual |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.xphoto.LearningBasedWB.extractSimpleFeatures( | src[, dst] | ) -> | dst |
Implements the feature extraction part of the algorithm.
In accordance with [53] , computes the following features for the input image:
src | Input three-channel image (BGR color space is assumed). |
dst | An array of four (r,g) chromaticity tuples corresponding to the features listed above. |
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Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.xphoto.LearningBasedWB.getHistBinNum( | ) -> | retval |
Defines the size of one dimension of a three-dimensional RGB histogram that is used internally by the algorithm. It often makes sense to increase the number of bins for images with higher bit depth (e.g. 256 bins for a 12 bit image).
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pure virtual |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.xphoto.LearningBasedWB.getRangeMaxVal( | ) -> | retval |
Maximum possible value of the input image (e.g. 255 for 8 bit images, 4095 for 12 bit images)
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pure virtual |
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cv.xphoto.LearningBasedWB.getSaturationThreshold( | ) -> | retval |
Threshold that is used to determine saturated pixels, i.e. pixels where at least one of the channels exceeds \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) are ignored.
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pure virtual |
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cv.xphoto.LearningBasedWB.setHistBinNum( | val | ) -> | None |
Defines the size of one dimension of a three-dimensional RGB histogram that is used internally by the algorithm. It often makes sense to increase the number of bins for images with higher bit depth (e.g. 256 bins for a 12 bit image).
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pure virtual |
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cv.xphoto.LearningBasedWB.setRangeMaxVal( | val | ) -> | None |
Maximum possible value of the input image (e.g. 255 for 8 bit images, 4095 for 12 bit images)
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pure virtual |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.xphoto.LearningBasedWB.setSaturationThreshold( | val | ) -> | None |
Threshold that is used to determine saturated pixels, i.e. pixels where at least one of the channels exceeds \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) are ignored.