// 白平衡-灰度世界
cv::Mat WhiteBalcane_Gray(cv::Mat src)
{
	cv::Mat result = src.clone();
	if (src.channels() != 3)
	{
		cout << "The number of image channels is not 3." << endl;
		return result;
	}
 
	// 通道分離
	vector<cv::Mat> Channel;
	cv::split(src, Channel);
 
	// 計算通道灰度值均值
	double Bm = cv::mean(Channel[0])[0];
	double Gm = cv::mean(Channel[1])[0];
	double Rm = cv::mean(Channel[2])[0];
	double Km = (Bm + Gm + Rm) / 3;
 
	// 通道灰度值調(diào)整
	Channel[0] *= Km / Bm;
	Channel[1] *= Km / Gm;
	Channel[2] *= Km / Rm;
 
	// 合并通道
	cv::merge(Channel, result);
 
	return result;
}

#include <iostream>
#include <opencv.hpp>
 
using namespace std;
 
// 白平衡-灰度世界
cv::Mat WhiteBalcane_Gray(cv::Mat src)
{
	cv::Mat result = src.clone();
	if (src.channels() != 3)
	{
		cout << "The number of image channels is not 3." << endl;
		return result;
	}
 
	// 通道分離
	vector<cv::Mat> Channel;
	cv::split(src, Channel);
 
	// 計算通道灰度值均值
	double Bm = cv::mean(Channel[0])[0];
	double Gm = cv::mean(Channel[1])[0];
	double Rm = cv::mean(Channel[2])[0];
	double Km = (Bm + Gm + Rm) / 3;
 
	// 通道灰度值調(diào)整
	Channel[0] *= Km / Bm;
	Channel[1] *= Km / Gm;
	Channel[2] *= Km / Rm;
 
	// 合并通道
	cv::merge(Channel, result);
 
	return result;
}
 
int main()
{
	// 載入原圖
	cv::Mat src = cv::imread("test.jpg");
 
	// 白平衡-灰度世界
	cv::Mat result = WhiteBalcane_Gray(src);
 
	// 顯示
	cv::imshow("src", src);
	cv::imshow("result", result);
	cv::waitKey(0);
 
	return 0;
}