OpenCV C++版图像中的阴影去除

要在OpenCV C++中去除图像中的阴影，可以使用以下步骤：

1. 将图像转换为灰度图像。
2. 使用高斯滤波对图像进行平滑处理。
3. 使用形态学操作（例如开操作）来去除图像中的细小噪点。
4. 使用阈值处理将图像分割成前景和背景。
5. 使用形态学操作（例如闭操作）来填充前景对象的空洞。
6. 使用距离变换来计算前景对象的边缘，并将其作为掩模。
7. 使用掩模对原始图像进行修正，将阴影部分去除。

下面是一个简单的OpenCV C++代码示例，演示如何去除图像中的阴影：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 读取图像
    Mat img = imread("image.jpg");

    // 转换为灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 高斯滤波
    Mat blurImg;
    GaussianBlur(gray, blurImg, Size(15, 15), 0);

    // 形态学操作
    Mat morphImg;
    morphologyEx(blurImg, morphImg, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5)));

    // 阈值处理
    Mat threshImg;
    threshold(morphImg, threshImg, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

    // 形态学操作
    Mat closeImg;
    morphologyEx(threshImg, closeImg, MORPH_CLOSE, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5)));

    // 距离变换
    Mat distImg;
    distanceTransform(closeImg, distImg, DIST_L2, 5);
    normalize(distImg, distImg, 0, 1, NORM_MINMAX);

    // 创建掩模
    Mat mask = distImg < 0.3;

    // 修正原始图像
    Mat result;
    img.copyTo(result, mask);

    // 显示结果
    imshow("Result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，然后按照上述步骤依次进行处理，并最终得到去除阴影的图像。您可以根据实际情况调整参数和操作，以获得更好的效果。