一、引言

最近一个月来都在研究OpenCV 中CLAHE算法的一些问题，如：

1. 图像横向和纵向分块大小与图像的宽和高不能整除怎么处理？
2. CLIP的剪裁是怎么实施的？
3. 解决棋盘效应的具体插值处理过程怎样？
4. 彩色图像怎么处理？

到处找资料，也看了部分博客所谓的源代码，结果还是没有找到答案，看来没有捷径，干脆直接下载了一份OpenCV的源代码来阅读。可惜自从没有亲手做C语言相关开发后，手上的机器连C++运行环境都没有，先直接读代码。本来想等所有问题都有答案时再写博文，不过这一阵子单位和家里事情都很多，没有多少时间，只能慢慢来，解决一个问题就发布一篇博文。

二、OpenCV源代码的下载

下载地址：http://iyenn.com/index/link?url=https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/
有3.4.10–4.5.4的版本，但下载很慢，老猿费了很大的劲，大家可以考虑专门的下载工具下载。如果实在下不下来，请关注老猿Python的微信公号给老猿发消息。

三、自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除的处理

当图像的宽（或高）不是对应横向（或纵向）分块数的整数倍时，老猿认为对于分块的处理有多种方式：

1. 将每个分块横向或纵向多加1个像素，最后一个分块的大小比前面分块小；
2. 将每个分块横向或纵向减去1个像素，最后一个分块的大小比前面分块大；
3. 将图像裁剪或补齐到可以整除的大小。

通过阅读源代码，OpenCV中采用将图像补齐到可以整除的大小，即对于图像的宽（或高）不是对应横向（或纵向）分块数的整数倍时，将对应宽（或高）补齐到可以整除的最少像素素。

具体处理的源代码如下：

  if (_src.size().width % tilesX_ == 0 && _src.size().height % tilesY_ == 0)
        {
            tileSize = cv::Size(_src.size().width / tilesX_, _src.size().height / tilesY_);
            _srcForLut = _src;
        }
        else
        {

            {
                cv::copyMakeBorder(_src, srcExt_, 0, tilesY_ - (_src.size().height % tilesY_), 0, 
                	tilesX_ - (_src.size().width % tilesX_), cv::BORDER_REFLECT_101);
                tileSize = cv::Size(srcExt_.size().width / tilesX_, srcExt_.size().height / tilesY_);
                _srcForLut = srcExt_;
            }
        }
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小结

OpenCV自适应直方图均衡CLAHE图像和分块大小不能整除时，采用的是将图像补齐到能整除大小，补齐是按边界镜像的方式（cv::BORDER_REFLECT_101）补齐。

如对文章内容存在疑问，可在博客评论区留言，或关注：老猿Python 微信公号发消息咨询。

更多图像直方图处理的内容请参考《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2：直方图处理》的介绍。

更多图像处理的内容请参考专栏《http://iyenn.com/index/link?url=https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html OpenCV-Python图形图像处理 》、《http://iyenn.com/index/link?url=https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10581071.html OpenCV-Python初学者疑难问题集》及《图像处理基础知识》的介绍。

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