void IDI_Measure_PI_Thickness_V1::applyImageAugment(cv::Mat& img, int kernel_blur, int kernel_clahe) { cv::blur(img, img, cv::Size(kernel_blur, kernel_blur)); cv::Mat result, clahe_result; cv::Ptr clahe = cv::createCLAHE(); clahe->setCl...-Go服务器开发

在你提供的 applyImageAugment 函数中，主要进行了图像增强的两步处理：模糊和直方图均衡化（CLAHE）。以下是代码的解析，以及对可能存在的问题和建议进行改进。

功能概述

模糊: 使用 cv::blur 对输入图像进行均值模糊，以减少噪声。
CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization): 提高图像对比度，使细节更加清晰。

代码改进

目前的实现虽然完成了大部分任务，但没有将 CLAHE 处理后的结果保存回原始图像或返回新图像。这意味着用户无法看到 CLAHE 处理后的效果。此外，你也可以考虑增加对输入参数的检查，以确保它们有效（例如核大小必须为正值）。

以下是经过一些改进后的版本：

#include <opencv2/opencv.hpp>

class IDI_Measure_PI_Thickness_V1 {
public:
    void applyImageAugment(cv::Mat& img, int kernel_blur, int kernel_clahe);
};

void IDI_Measure_PI_Thickness_V1::applyImageAugment(cv::Mat& img, int kernel_blur, int kernel_clahe)
{
    // 检查参数是否有效
    if (kernel_blur <= 0 || kernel_clahe <= 0) {
        throw std::invalid_argument("Kernel sizes must be positive integers.");
    }

    // 模糊处理
    cv::blur(img, img, cv::Size(kernel_blur, kernel_blur));

    // 创建 CLAHE 对象
    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();
    
    // 设置 CLAHE 的参数
    clahe->setClipLimit(4); 
    clahe->setTilesGridSize(cv::Size(kernel_clahe, kernel_clahe));
    
    // 创建一个新的矩阵来存放 CLAHE 结果
    cv::Mat clahe_result;
    
    // 将输入图像转换为灰度（如果不是的话）
    if (img.channels() == 3) {
        cv::Mat gray_img;
        cv::cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        
        // 应用 CLAHE 到灰度图上
        clahe->apply(gray_img, clahe_result);
        
        // 如果需要，可以将结果转换回 BGR 图像并返回至原来的 img 中（保留颜色信息）
        cv::cvtColor(clahe_result, img, cv::COLOR_GRAY2BGR);
        
    } else {
        // 如果已经是单通道，则直接应用 CLAHE
        clahe->apply(img, clahe_result);
        
        // 更新原始图像为处理后的结果
        img = clahe_result.clone(); // 确保 img 指向新的数据，不会导致指针问题
    }
}