利用OpenCV中对图像数据进行64F和8U转换的方式
在OpenCV中很多对数据的运算都需要转换为64F类型,比如伽玛变换,这个很明显要求幂的底数是double类型~
而cvShowImage()又要求是U8才能显示,否则显示出来是一片空白!
所以经常要进行转换,怎么做呢?看了下面的几行代码你就知道了!
IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("pout.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); IplImage *pGrayImage_8U = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage *pGrayImage_8U_2 = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1); IplImage *pGrayImage_64F=cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_64F, 1); cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage_8U, CV_BGR2GRAY); //RGB转灰度图像 cvConvertScale(pGrayImage_8U, pGrayImage_64F); //8U转64F cvConvertScale(pGrayImage_64F, pGrayImage_8U_2) //64F转8U
补充知识:OpenCV中利用cvConvertScale()对图像数据作线性变换~
在OpenCV的IplImage结构体char * imageData成员的说明中,官方文档明确提示大家不能对这个指针所对应的数据直接操作,否则会带来意想不到的错误。
原话是这样的:
Do not assign imageData directly. Use SetData().
我曾经就犯傻直接进行操作,结果造成数据类型不匹配,最后还非得去修改头文件中的char * imageData为unsigned char * imageData才解决问题,然而这种操作是极其不妥的~正确的做法是用OpenCV提供的各种函数来对图像数据就行操作!比如cvConvertScale()、Use SetData()之类的!
这里我用cvConvertScale()来实现灰度图像的线性变换,程序非常简洁,而且没有任何问题!
源代码如下:
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/legacy/compat.hpp> using namespace std; #pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"") int main() { int i=0; unsigned char *imageData_1; unsigned char *imageData_2; const char *pstrWindowsATitle = "原图像(opencv66.net)"; const char *pstrWindowsBTitle = "线性变换后的图像(opencv66.net))"; //从文件中加载原图 IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("coins.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); //创建输出的图像 IplImage *pOutImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U,1); cvConvertScale(pSrcImage,pOutImage,2,-55); //利用cvConvertScale增加对比度的线性变换,线性变换中的比例因子k=2 偏移值b=-55 cvNamedWindow(pstrWindowsATitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage(pstrWindowsATitle,pSrcImage); cvNamedWindow(pstrWindowsBTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage(pstrWindowsBTitle, pOutImage); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow(pstrWindowsATitle); cvDestroyWindow(pstrWindowsBTitle); cvReleaseImage(&pSrcImage); cvReleaseImage(&pOutImage); return 0; }
运行结果如下图所示(和我在MATLAB中的运行结果一致哦)
MATLAB运行后的结果
以上这篇利用OpenCV中对图像数据进行64F和8U转换的方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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