Python白平衡算法灰度世界与完美反射
白平衡算法的入门推荐，灰度世界和完美反射两个思路都挺经典。前者靠取图像 RGB 均值，适合颜色分布比较均匀的场景；后者直接锁定最亮像素当白点，高光区域还挺稳。
灰度世界算法的逻辑挺简单：一张图如果色彩分布广，那它的 R/G/B 通道均值差距应该不大。所以你可以直接用均值调校整体白平衡。mean_r == mean_g == mean_b大致成立时，颜色就比较自然了。
完美反射算法呢？更适合图里有“亮白区域”的，比如太阳光、LED 灯啥的。它会拿亮度最高的像素点作为参考白点，把图整体偏色纠回来。操作也简单，定位最大亮度，再用这个点归一化整张图。
用Python撸一下也不复杂，核心代码量少。比如灰度世界一张图也就几行，mean_r/g/b一算，分量调一调就行。完美反射要注意高亮区噪点影响，建议加个阈值。
想深入一点的可以看看这篇auto_white_balance_白平衡算法对图像的影响，对比了不同算法的效果，挺有参考价值的。如果你正好在做图像预或者自动化图像增强，试试这两个思路挺合适。
还有一个小贴士：RGB 图完别忘了在实际项目里测试下用户上传图的表现，不同设备拍的图差异还挺大，白平衡算法的容错也要考虑进去。
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