一、彩色图灰度化

1、主要函数cvtColor()介绍

2、代码

3、效果

二、通道分离

1、向量介绍

2、总代码

3、效果

三、单通道(灰度图)反差处理

1、单通道向量访问

2、代码

3、效果

四、多通道(彩色图)反差处理（彩色图的反差处理）

1、多通道向量访问

2、代码

3、效果

总代码

一、彩色图灰度化

1、主要函数cvtColor()介绍

彩图灰度化要用到cv2.cvtColor() 颜色转换函数

cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 );

. 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。

（注：这里用的是COLOR_RGB2GRAY（彩图转灰度图）（用的opencv3，所以用右边的参数））

. int dstCn = 0: 目标图像通道数，如果取值为0，则由src和code决定

2、代码

//原图转灰度图
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat img;img = imread("Resource/test.jpg");                                  //读取if (img.empty()){printf("could not load the picture...");}// 将彩色图转换为灰度图，常采用以下方法：Mat gray_img;cvtColor(img, gray_img, COLOR_RGB2GRAY);                   //颜色转换函数//          原图      新图          RGB转GRAYnamedWindow("原图：", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("原图：", img);namedWindow("灰度图片：", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("灰度图片：", gray_img);waitKey(0);return 0;
}

3、效果

二、通道分离

1、向量介绍

通道分离需要借助矩阵向量，向量特点是可以无限延伸，一个向量存放一组通道数据。

这里的向量可以理解为数学意义上的列向量，构造一个_cn*1的列向量，数据类型为_Tp，格式如下： Vec <Typename _Tp，int _cn>

注：OpenCV中对RGB图像数据的存储顺序是BGR，而且Scalar+的顺序也是B+G+R搜索结果。

（是BGR不是RGB）

2、总代码

//通道分离
//通道分离需要用到向量（3个通道分别存入3个向量）
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;Mat img, Img;
vector<Mat> planes;           //创建向量（存放各通道内元素）//图像初始化
void Image_Init()
{img = imread("Resource/rgb.jpg");                                   //读取if (img.empty()){printf("could not load the picture...");exit(0);}
}//改变图像大小（便于观看）
void Resize()
{resize(img, Img, Size(img.cols / 2, img.rows / 2));//      原图    新图    （宽， 高）
}//通道分离
void Split()
{//将原图通道分离split(Img, planes);               //分离通道（3个通道分别存入3个向量）//cout << planes[0];//一个向量存放一组通道数据：比如planes[0]存放所有R，planes[1]存放所有G，planes[2]存放所有B
}//显示图像
void Show()
{//显示imshow("原图：", Img);imshow("蓝色通道：", planes[0]);           //蓝Bimshow("绿色通道：", planes[1]);            //绿Gimshow("红色通道：", planes[2]);            //红R
}int main()
{Image_Init();          //图像初始化Resize();                //改变图像大小（便于观看）Split();                //通道分离Show();                   //显示图像waitKey(0);return 0;
}

3、效果

三、单通道(灰度图)反差处理

1、单通道向量访问

灰度图是单通道，可以以它作为对象进行操作。

访问Mat对象中的值，最直接的方式是使用Mat的成员函数at，如对于单通道且数据类型为CV_32F的对象m，访问它的第i行第j列的值，格式为：m.at<float>(i,j)。

grayImg.at<float>(i, j);        //访问grayImg图片的i行j列元素

2、代码

//单通道访问（灰度图片是单通道）
void OneChannel()
{cvtColor(img, grayImg, COLOR_RGB2GRAY);            //彩图转灰度图imshow("灰度图片：", grayImg);//单通道反差处理for (int i = 0; i < grayImg.rows; i++){for (int j = 0; j < grayImg.cols; j++){//对grayImg的i行j列元素做反差处理grayImg.at<uchar>(i, j) = 255 - (int)grayImg.at<uchar>(i, j);       }}imshow("反差灰度图片：", grayImg);
}

3、效果

四、多通道(彩色图)反差处理（彩色图的反差处理）

1、多通道向量访问

彩色图是多通道，可以以它作为对象进行操作。

OpenCV向量类：

typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;

typedef Vec<int, 2> Vec2i;

typedef Vec<float, 4> Vec4f;

typedef Vec<double, 3> Vec3d;

2、代码

//多通道处理（彩图是多通道）
void MultiChannels()
{for (int i = 0; i < img.rows; i++){//处理方式1：逐向量处理for (int j = 0; j < img.cols; j++){img.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[0];      //i行j列0向量（R通道）img.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[1];     //i行j列1向量（G通道）img.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[2];     //i行j列2向量（B通道）}//处理方式2：逐元素处理/*for (int j = 0; j < img.cols*img.channels(); j++){img.at<uchar>(i, j) = 255 - img.at<uchar>(i, j);}*/}imshow("彩色图片反差处理：", img);
}

3、效果

总代码

//单通道和多通道处理
//单通道处理灰度图，多通道处理彩图
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;Mat img, grayImg;//单通道处理（灰度图片是单通道）
void OneChannel()
{cvtColor(img, grayImg, COLOR_RGB2GRAY);            //彩图转灰度图imshow("灰度图片：", grayImg);//单通道反差处理for (int i = 0; i < grayImg.rows; i++){for (int j = 0; j < grayImg.cols; j++){//对grayImg的i行j列元素做反差处理grayImg.at<uchar>(i, j) = 255 - (int)grayImg.at<uchar>(i, j);       }}imshow("灰度图片反差处理：", grayImg);
}//多通道处理（彩图是多通道）
void MultiChannels()
{for (int i = 0; i < img.rows; i++){//处理方式1：逐向量处理for (int j = 0; j < img.cols; j++){img.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[0];      //i行j列0向量（R通道）img.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[1];     //i行j列1向量（G通道）img.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[2];     //i行j列2向量（B通道）}//处理方式2：逐元素处理/*for (int j = 0; j < img.cols*img.channels(); j++){img.at<uchar>(i, j) = 255 - img.at<uchar>(i, j);}*/}imshow("彩色图片反差处理：", img);
}int main()
{img = imread("Resource/test.jpg");                                  //读取if (img.empty()){printf("could not load the picture...");}imshow("原图：", img);//OneChannel();             //单通道处理（灰度图）MultiChannels();              //多通道处理（彩图）waitKey(0);return 0;
}

如果有错误，欢迎斧正，Thanks♪(･ω･)ﾉ

OpenCV（三）彩色图灰度化、通道分离、单通道反差处理（灰度图）、多通道反差处理（彩色图）相关推荐

判断图片通道数及图片三通道转单通道方法
判断图片通道数 from PIL import Imageimg=Image.open('image_test/1.png')print(len(img.split())) 三通道转单通道简化版: ...
关于图像三通道和单通道的解释
(一):单通道图, 俗称灰度图,每个像素点只能有有一个值表示颜色,它的像素值在0到255之间,0是黑色,255是白色,中间值是一些不同等级的灰色.(也有3通道的灰度图,3通道灰度图只有一个通道有值,其 ...
【OpenCv】c++ 入门认识 Mat 类，单通道 Mat 的基本操作
文章目录前言 Mat 类 Mat 类的构造方式 Mat 基本操作单通道 Mat 的基本操作使用成员变量 rows 和 cols 获取矩阵的行数和列数使用成员函数 size() 来获取矩阵的尺寸 ...
PS 合并RGB通道编辑单通道
找了好多方法,最后法的发现这个方法靠谱 https://www.youtube.com/watch?v=-PKkwywRNI4 右键图层,混合选项勾掉其他的通道复制三层就行了
图片的色彩空间转换、简单色彩跟踪与通道分离、合并(三)
一图片的色彩空间转换灰度色彩空间单通道,取值范围[0,255] 0黑255白 RGB色彩空间(opencv中习惯用BGR) opencv中R,G,B三通道取值范围均为[0,255]. HSV/H ...
java图像处理－（指定区域内）灰度化、透明化（alpha通道）处理
java图像处理-(指定区域内)灰度化.透明化(alpha通道)处理 2016年07月25日 21:23:16 阅读数:3944 近日在一家小公司实习,老板要求我写一个图形编辑器,其中涉及到用java ...
matlab实现彩色图像灰度化的三种方法
一.概要将彩色图像转换为灰度图像的过程称为灰度化处理. 对于图像而言,灰度化处理就是使彩色的R,G,B分量值相等的过程. 灰度化处理的方法主要有如下3种: 最大值法:使R,G,B的值等于3值中最大的 ...
opencv图像处理初步（一）：灰度化和二值化
一.图像二值化基本原理: 对灰度图像进行处理,设定阈值,在阈值中的像素值将变为1(白色部分),阈值为的将变为0(黑色部分). 二.图像二值化处理步骤: (1)先对彩色图像进行灰度化 //img为原图, ...
java环境opencv灰度化闪退,opencv灰度化有关问题
当前位置:我的异常网» VC/MFC » opencv灰度化有关问题 opencv灰度化有关问题 www.myexceptions.net 网友分享于:2013-12-30 浏览:139次 ope ...
2种图像增强方法：图像点运算和图像灰度化处理
摘要:本文主要讲解图像点运算的灰度化处理,详细介绍常用的灰度化处理方法,并分享了图像颜色空间相互转换,以及三种灰度转换算法的实现. 本文分享自华为云社区<[Python从零到壹] 四十三.图像增 ...

OpenCV（三）彩色图灰度化、通道分离、单通道反差处理（灰度图）、多通道反差处理（彩色图）

一、彩色图灰度化

1、主要函数cvtColor()介绍

2、代码

3、效果

二、通道分离

1、向量介绍

2、总代码

3、效果

三、单通道(灰度图)反差处理

1、单通道向量访问

2、代码

3、效果

四、多通道(彩色图)反差处理（彩色图的反差处理）

1、多通道向量访问

2、代码

3、效果

总代码

OpenCV（三）彩色图灰度化、通道分离、单通道反差处理（灰度图）、多通道反差处理（彩色图）相关推荐

最新文章

热门文章