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之前在进行openCV的白平衡处理时看到一位大佬的文章

这篇文章提出了在Java中实现openCV白平衡的处理问题一种行之有效的方法，给我带来了许多启发，但是这篇文章中的代码的执行速率一直不高，究其原因，是由于在下面这个函数中

public Mat changeRGB(Mat mat, double k) {
       Mat newMat = new Mat(mat.size(), CvType.CV_8UC1);    for (int i = 0; i < mat.rows(); i++) {
           for (int j = 0; j < mat.cols(); j++) {
               double[] color = mat.get(i, j);            color[0] *= k;            newMat.put(i, j, color);        }    }    return newMat;}

由于需要不断地循环，因此造成了非常大的延迟，为此，如果能有一种简洁的方法来代替函数中不断地循环过程，或许能够给代码的执行速率带来提升。

在查阅了相关资料之后，我找到了convertScaleAbs()这个函数，该函数的构造如下：

public static void convertScaleAbs(Mat src, Mat dst, double alpha){
       convertScaleAbs_1(src.nativeObj, dst.nativeObj, alpha);    return;}

函数的三个参数分别为输入数组，输出数组以及乘数因子。

测试后的图像和上文连接中的代码显现了相同的效果，但是效率得到了很大的提升。

关键代码如下

//RGB三通道分离List
   
     splitMat = new ArrayList
    
     ();Core.split(src, splitMat);//得到RGB三个通道的均值double meanB = Core.mean(splitMat.get(0)).val[0];double meanG = Core.mean(splitMat.get(1)).val[0];double meanR = Core.mean(splitMat.get(2)).val[0];//调整RGB三个通道的增益double kB = (meanB + meanG + meanR) / (3 * meanB);double kG = (meanB + meanG + meanR) / (3 * meanG);double kR = (meanB + meanG + meanR) / (3 * meanR);//调整RGB三个通道的值List
     
       mergeMatList = new ArrayList
      
       ();Mat merge = new Mat();Mat newMat = new Mat(splitMat.get(0).size(), CvType.CV_8UC1);Mat newMat1 = new Mat(splitMat.get(1).size(), CvType.CV_8UC1);Mat newMat2 = new Mat(splitMat.get(2).size(), CvType.CV_8UC1);convertScaleAbs(splitMat.get(0),newMat,kB);convertScaleAbs(splitMat.get(1),newMat1,kG);convertScaleAbs(splitMat.get(2),newMat2,kR);mergeMatList.add(newMat);mergeMatList.add(newMat1);mergeMatList.add(newMat2);//合并三通道Core.merge(mergeMatList, merge);
      
     
    
   

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