回答編集履歴
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補足を記述
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@@ -40,4 +40,26 @@
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}
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41
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return Result;
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42
42
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}
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+
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---
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[補足]
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[この処理のPython化の話をしている質問](https://teratail.com/questions/309376)にて，上記テストコードの処理内容に関する指摘があったのでその点を補足しておく．
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**問題点**：
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+
`double b = std::max<unsigned char>( 1, *pB ) / 255.0;`
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の行が，*pBが0の場合についてはガードを入れているが，255の場合へのガードが抜けている．
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+
そのため，*pBが255であるとき，`double g = log(0.5) / log(b);` の分母が0になってしまう．
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+
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**対策について**：
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+
0側と同様に，255側へのガードも入れれば良いであろうと思う．
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すなわち，*pB の値を適当な有効範囲内に抑え込んでやればよかろう．
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```
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//２つの閾値 T_min, T_max の値はてきとーに決めるとして．
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+
const unsigned char T_min = 1; //1以上の値
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+
const unsigned char T_max = 250; //254以下の値
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+
...
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+
double b = std::max( T_min, std::min(T_max,*pB) ) / 255.0;
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```
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コードの先頭文字が欠けてたので修正
answer
CHANGED
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@@ -17,7 +17,7 @@
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テストに用いた明るさ補正コードです．（C++ですが）
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```C++
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+
cv::Mat Correction( const cv::Mat &Src, int KernelSizeFactor=6 )
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{
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cv::Mat Blurred;
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{
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コード追記
answer
CHANGED
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@@ -13,4 +13,31 @@
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です．
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この程度の急峻でない明暗変化具合であれば，まぁ，てきとーに前処理で明るさを補正してやる方向でも良いのではないか？と思います．
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+
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テストに用いた明るさ補正コードです．（C++ですが）
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```C++
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+
v::Mat Correction( const cv::Mat &Src, int KernelSizeFactor=6 )
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{
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cv::Mat Blurred;
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+
{
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+
int s = ( std::min( Src.rows, Src.cols ) / KernelSizeFactor ) | 0x01;
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cv::GaussianBlur( Src, Blurred, cv::Size(s,s), 0 );
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}
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+
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+
cv::Mat Result = cv::Mat( Src.rows, Src.cols, CV_8UC1 );
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+
for( int y=0; y<Src.rows; ++y )
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{
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const unsigned char *pS = Src.ptr<unsigned char>(y);
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+
const unsigned char *pB = Blurred.ptr<unsigned char>(y);
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+
unsigned char *pR = Result.ptr<unsigned char>(y);
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+
for( int x=0; x<Src.cols; ++x, ++pS,++pB,++pR )
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+
{
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+
double b = std::max<unsigned char>( 1, *pB ) / 255.0;
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+
double g = log(0.5) / log(b);
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+
*pR = cvRound( 255.0 * pow(*pS / 255.0, g) );
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+
}
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+
}
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+
return Result;
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}
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+
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