python opencv 4.1.0 cv2.convertScaleAbs()函数（通过线性变换将数据转换成8位[uint8]）（用于Intel Realsense D435显示depth图像）

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API文档
代码示例：Intel Realsense图像的两种对齐方式
验证猜想
完整示例代码

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def convertScaleAbs(src, dst=None, alpha=None, beta=None): # real signature unknown; restored from __doc__"""convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]]) -> dst.   @brief Scales, calculates absolute values, and converts the result to 8-bit.缩放，计算绝对值，然后将结果转换为8位。.   .   On each element of the input array, the function convertScaleAbs.   performs three operations sequentially: scaling, taking an absolute.   value, conversion to an unsigned 8-bit type:在输入数组的每个元素上，函数convertScaleAbs依次执行三个操作：缩放，获取绝对值，转换为无符号的8位类型：.   \f[\texttt{dst} (I)= \texttt{saturate\_cast<uchar>} (| \texttt{src} (I)* \texttt{alpha} +  \texttt{beta} |)\f].   In case of multi-channel arrays, the function processes each channel.   independently. When the output is not 8-bit, the operation can be.   emulated by calling the Mat::convertTo method (or by using matrix.   expressions) and then by calculating an absolute value of the result.如果是多通道阵列，该函数将独立处理每个通道。 当输出不是8位时，可以通过调用Mat :: convertTo方法（或使用矩阵表达式），然后通过计算结果的绝对值来模拟该操作。.   For example:.   @code{.cpp}.   Mat_<float> A(30,30);.   randu(A, Scalar(-100), Scalar(100));.   Mat_<float> B = A*5 + 3;.   B = abs(B);.   // Mat_<float> B = abs(A*5+3) will also do the job,.   // but it will allocate a temporary matrix.   @endcode.   @param src input array. 输入数组。.   @param dst output array. 输出数组。.   @param alpha optional scale factor. 可选比例因子。.   @param beta optional delta added to the scaled values. 可选增量添加到缩放值。.   @sa  Mat::convertTo, cv::abs(const Mat&)"""pass

代码示例：Intel Realsense图像的两种对齐方式

cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03)

假设我们需要让我们的深度摄像头感兴趣的距离范围有差别地显示，那么我们就需要确定一个合适的alpha值，公式为：有效距离*alpha=255，假设我们想让深度摄像头8m距离内的深度被显示，>8m的与8m的颜色显示相同，那么alpha=255/(8*10^3)≈0.03，假设我们想让深度摄像头6m距离内的深度被显示，>6m的与6m的颜色显示相同，那么alpha=255/(6*10^3)≈0.0425，cv.convertScaleAbs()函数对输入数组进行如下运算：

对于输入深度图数组中的每个值srci（它是16位的，数据类型是uint16），先乘以系数α，再加上偏置β，最后将结果取绝对值，并截取为8位（uint8），然后返回与原数组相同维度的数组dsti。

验证猜想

猜测如果计算后的值大于255，则将其取为255（8位最大值）。

import numpy as np
import cv2 as cv
depth_image=np.array([[1000,2,3],[8000,-8000,6],[-1000,8,9]])
print('depth_image:\n',depth_image)
depth_image_map=cv.convertScaleAbs(depth_image,alpha=0.03,beta=100)
print('depth_image_map:\n',depth_image_map)

结果：

depth_image:[[ 1000     2     3][ 8000 -8000     6][-1000     8     9]]
depth_image_map:[[130 100 100][255 140 100][ 70 100 100]]

验证结果正确！

完整示例代码

import pyrealsense2 as rs
import cv2 as cv
import numpy as nppipeline = rs.pipeline()cfg = rs.config()
cfg.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
cfg.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)# 设定需要对齐的方式（这里是深度对齐彩色，彩色图不变，深度图变换）
align_to = rs.stream.color
# 设定需要对齐的方式（这里是彩色对齐深度，深度图不变，彩色图变换）
# align_to = rs.stream.depthalignedFs = rs.align(align_to)profile = pipeline.start(cfg)try:while True:fs = pipeline.wait_for_frames()aligned_frames = alignedFs.process(fs)color_frame = aligned_frames.get_color_frame()depth_frame = aligned_frames.get_depth_frame()if not depth_frame or not color_frame:continuecolor_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())# D·C 191122：打印depth_image的最大值看看# print(depth_image.max())# 可以看到，最大的数值从一万到六万不等（表示最远距离十多米到六十米这样）# D·C 191122：打印数据类型看看# print(depth_image.dtype)# uint16# print(color_image.dtype)# uint8# D·C 191122：打印color_image的维度看看# print(color_image.shape)# (480, 640, 3)# print(depth_image.shape)# (480, 640)# D·C 191122：打印cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03)的数据类型和维度看看：# print(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03).dtype)# uint8# print(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03).shape)# (480, 640)# D·C 191122：打印cv.applyColorMap(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv.COLORMAP_JET)的数据类型和维度看看# print(cv.applyColorMap(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv.COLORMAP_JET).dtype)# uint8# print(cv.applyColorMap(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv.COLORMAP_JET).shape)# (480, 640, 3)# D·C 191122：打印cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03)的最大值看看# print(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03))# 可看到最大值为255# 估计若原值*alpha大于255，则将其取值为255，而当alpha为0.03时，能够映射的最大可变距离为255/0.03=8500mm=8.5m# D·C 191122：修改alpha参数后，发现图像对比度发生变化（比如alpha=1，图像基本呈红没啥对比度、alpha=0.001，图像呈蓝也没啥对比度、alpha=1点几，效果也不行）# origin：depth_image = cv.applyColorMap(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv.COLORMAP_JET)depth_image = cv.applyColorMap(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv.COLORMAP_JET)images = np.hstack((color_image, depth_image))# window = cv.namedWindow('window', cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow('window', images)cv.waitKey(1)
finally:pipeline.stop()

参考文章1：【OpenCV3】cv::convertScaleAbs()使用详解

参考文章2：opencv中图像基础（大小，深度，通道）

参考文章3：图像位深度 8位 16位 24位 32位区别对比 RGB 真彩色基本概念：（大小，深度，通道）位深度数据类型转换原理 Mat数据读取（opencv里的imread）