• opencv学习之颜色空间转换cvtColor()


    我们生活中大多数看到的彩色图片都是RGB类型,但是在进行图像处理时,需要用到灰度图、二值图、HSV、HSI等颜色制式,opencv提供了cvtColor()函数来实现这些功能。首先看一下cvtColor函数定义:

     C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 );
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    参数解释: 
    . InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像,可以是Mat类 
    . OutputArray dst: 输出图像即进行颜色空间变换后存储图像,也可以Mat类 
    . int code: 转换的代码或标识,即在此确定将什么制式的图片转换成什么制式的图片,后面会详细将 
    . int dstCn = 0: 目标图像通道数,如果取值为0,则由src和code决定

    函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间,但是从RGB向其他类型转换时,必须明确指出图像的颜色通道,前面我们也提到过,在opencv中,其默认的颜色制式排列是BGR而非RGB。所以对于24位颜色图像来说,前8-bit是蓝色,中间8-bit是绿色,最后8-bit是红色。常见的R,G,B通道的取值范围为: 
    . 0-255 :CV_8U类型图片 
    . 0-65535: CV_16U类型图片 
    . 0-1: CV_32F类型图片 
    对于线性变换来说,这些取值范围是无关紧要的。但是对于非线性转换,输入的RGB图像必须归一化到其对应的取值范围来或得最终正确的转换结果,例如从RGB->L*u*v转换。如果从一个8-bit类型图像不经过任何缩放(scaling)直接转换为32-bit浮点型图像,函数将会以0-255的取值范围来取代0-1的取值范围,所以在使用cvtColor函数之前需要对图像进行缩放如下:

    img *= 1./255;
    cvtColor(img, img, CV_BGR2Luv);
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    如果对8-bit图像使用cvtColor()函数进行转换将会由一些信息丢失。函数可以做下面类型的转换,需要说明的是在opencv2.x时颜色空间转换code用的宏定义是CV_前缀开头,而在opencv3.x版本其颜色空间转换code宏定义更改为COLOR_开头,而经验证,2.4.13版本中opencv同事支持这两种形式的写法。故下面表格会将两种code类型同时列出,以供参考:

    这里写图片描述
    这里列出的类型并不齐全,但是对于一般的图像处理已经够用。需要特别说明的是RGB–>GRAY的转换是我们常用的转换格式,其转换公式如下: 
    这里写图片描述 
    上图中出现的RGBA格式图片,RGBA是代表Red(红色)、Green(绿色)、Blue(蓝色)和Alpha的色彩空间。虽然它有时候被描述为一个颜色空间,但是它其实是RGB模型附加了额外的信息,可以属于任何一种RGB颜色空间。Alpha参数一般用作不透明度参数,如果一个像素的alpha通道数值为0%,那它就是完全透明的也就是肉眼不可见,而数值为100%则意味着一个完全不透明的像素,传统的数字图像就是alpha值为100%,这种性质可以参考前面的文章《opencv(九)之Trackbar滑动条创建和使用》,通过TrackBar对alpha值的调节能有更直观的认识。 
    需要注意的是cvtColor()函数不能直接将RGB图像转换为二值图像(Binary Image),需要借助threshold()函数,其具体用法请查阅threshold().

    示例代码:

    #include <iostream>
    #include <opencv2/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui.hpp>
    #include <opencv2/imgproc.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
        Mat srcImage = imread("星空.png");
    
        //判断图像是否加载成功
        if(!srcImage.data)
        {
            cout << "图像加载失败!" << endl;
            return false;
        }
        else
            cout << "图像加载成功!" << endl << endl;
    
        //显示原图像
        namedWindow("原图像",WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("原图像",srcImage);
    
        //将图像转换为灰度图,采用CV_前缀
        Mat grayImage;
        cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);     //将图像转换为灰度图
        namedWindow("灰度图",WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("灰度图",grayImage);
    
        //将图像转换为HSV,采用COLOR_前缀
        Mat HSVImage;
        cvtColor(srcImage, HSVImage, COLOR_BGR2HSV);    //将图像转换为HSV图
        namedWindow("HSV",WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("HSV",HSVImage);
    
        waitKey(0);
    
        return 0;
    }

    运行结果如下: 
    原图像 
    这里写图片描述 
    灰度图 
    这里写图片描述 
    HSV 
    这里写图片描述

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