OpenCV 增强计算机视觉光线：方法与技巧

要运用OpenCV增强计算机视觉光线，可以采取以下几个步骤：

图像增强：使用OpenCV的图像处理函数对图像进行增强操作，例如调整亮度、对比度、饱和度等。可以使用函数如cv::brightnessContrast、cv::equalizeHist等来增强图像的光线信息。
直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过增加图像的对比度来增强光线信息。OpenCV提供了cv::equalizeHist函数用于直方图均衡化。
自适应阈值处理：如果光线不均匀，可以使用自适应阈值处理方法来增强图像的光线信息。OpenCV中的cv::adaptiveThreshold函数可以自动根据图像局部区域计算阈值，并进行二值化处理。
滤波处理：使用OpenCV中的滤波函数，如均值滤波、中值滤波等来去除图像中的噪声，从而增强图像的光线信息。
彩色平衡：如果图像存在色彩偏差或白平衡问题，可以使用OpenCV的颜色校正函数，如cv::xphoto::createSimpleWB来进行白平衡调整，以增强图像的光线信息。
光线估计和校正：使用OpenCV中的光线估计和校正算法，如光线传感器模型，可以对图像进行光线估计和校正，从而增强图像的光线信息。
其他技术：根据具体应用场景，还可以使用其他计算机视觉算法和技术来增强图像的光线信息，如曝光控制、背光补偿等。

以上是一些常见的方法，根据具体情况和需求，可以选择适合的方法或组合多种方法来增强计算机视觉中的光线信息。