一、概述：

人类能够观察到的光的波长范围是有限的，并且人类视觉有一个特点，只能分辨出二十几种灰度，也就是说即使采集到的灰度图像分辨率超级高，有上百个灰度级，但是很遗憾，人们只能看出二十几个，也就是说信息损失了五十倍。但人类视觉对彩色的分辨能力相当强，能够分辨出几千种色度，所以在实际应用中，可以将灰度图转变成彩虹图或者伪彩图等根据需求的彩色图。

二、彩虹图：

主要思路：把灰度图对应的0~255的数值分别转成彩虹色：红、橙、黄、绿、青、蓝，这里没有使用紫色，是因为紫色的效果并不好。

//彩虹图的颜色分配取一下值
//     R G B gray//----------------------------------// 红 255, 0, 0 255// 橙 255, 127, 0 204// 黄 255, 255, 0 153// 绿 0, 255, 0 102// 青 0, 255, 255 51// 蓝 0, 0, 255 0

代码：

Mat gray2rainbow(const Mat& scaledGray)
{Mat outputRainbow(scaledGray.size(), CV_8UC3);unsigned char grayValue;for (int y = 0; y < scaledGray.rows; y++)for (int x = 0; x < scaledGray.cols; x++){grayValue = scaledGray.at<uchar>(y, x);Vec3b& pixel = outputRainbow.at<Vec3b>(y, x);if (grayValue <= 51){pixel[0] = 255;pixel[1] = grayValue * 5;pixel[2] = 0;}else if (grayValue <= 102){grayValue -= 51;pixel[0] = 255 - grayValue * 5;pixel[1] = 255;pixel[2] = 0;}else if (grayValue <= 153){grayValue -= 102;pixel[0] = 0;pixel[1] = 255;pixel[2] = grayValue * 5;}else if (grayValue <= 204){grayValue -= 153;pixel[0] = 0;pixel[1] = 255 - static_cast<unsigned char>(grayValue * 128.0 / 51 + 0.5);pixel[2] = 255;}else if (grayValue <= 255){grayValue -= 204;pixel[0] = 0;pixel[1] = 127 - static_cast<unsigned char>(grayValue * 127.0 / 51 + 0.5);pixel[2] = 255;}}return outputRainbow;
}

三、伪彩图

伪彩色图片的处理，就是用RGB三色交叉，不同的彩色表示不同的灰度值，将一幅灰度图转变成为一幅彩色图片。

Mat gray2pseudocolor(const Mat& scaledGray)
{Mat outputPseudocolor(scaledGray.size(), CV_8UC3);unsigned char grayValue;for (int y = 0; y < scaledGray.rows; y++)for (int x = 0; x < scaledGray.cols; x++){grayValue = scaledGray.at<uchar>(y, x);Vec3b& pixel = outputPseudocolor.at<Vec3b>(y, x);pixel[0] = abs(255 - grayValue);pixel[1] = abs(127 - grayValue);pixel[2] = abs(0 - grayValue);}return outputPseudocolor;
}

四、铜色图

将R去0，G、B两色交叉。

Mat gray2CopperColor(const Mat& scaledGray)
{Mat outputCopperColor(scaledGray.size(), CV_8UC3);unsigned char grayValue;for (int y = 0; y < scaledGray.rows; y++)for (int x = 0; x < scaledGray.cols; x++){grayValue = scaledGray.at<uchar>(y, x);Vec3b& pixel = outputCopperColor.at<Vec3b>(y, x);pixel[0] = abs(0);pixel[1] = abs(grayValue);pixel[2] = abs(grayValue);}return outputCopperColor;
}

五、灰度反转

将图像进行灰度反转处理，即将灰度值为x的像素点转变为255-x。

利用Opencv中bitwise_not（）函数可实现，没必要一个像素点一个像素点处理。

Mat gray2disColor(const Mat& scaledGray)
{Mat disColor(scaledGray.size(), CV_8UC3);bitwise_not(disColor, scaledGray);return disColor;
}

六、灰度图

将一幅彩色图片转换为灰度图

Mat scaleGray(const Mat& inputGray)
{Mat outputGray(inputGray.size(), CV_8U);unsigned char grayValue, maxValue = 1;for (int y = 0; y < inputGray.rows; y++)for (int x = 0; x < inputGray.cols; x ++){grayValue = inputGray.at<uchar>(y, x);maxValue = max(maxValue, grayValue);}float scale = 255.0 / maxValue;   for (int y = 0; y < inputGray.rows; y++)for (int x = 0; x < inputGray.cols; x ++){outputGray.at<uchar>(y, x) = static_cast<unsigned char>(inputGray.at<uchar>(y, x) * scale + 0.5);}return outputGray;
}

七、完整代码

略

转载于:https://www.cnblogs.com/aiguona/p/9936638.html

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