您现在的位置是:首页 >技术交流 >opencv_c++学习(七)网站首页技术交流
opencv_c++学习(七)
简介opencv_c++学习(七)
一、图像颜色空间变换
一、图像颜色空间介绍
RGB颜色模型
具体的体现样式如下:
在opencv中有可以实现数据类型的转换接口,如下:
Mat:convertTo (OutputArray m, int rtype, alpha, double 1, double beta)
实现如下:
a.convertTo(b, CV_32F, 1/255.0, 0)
m:输出图像。
rtype:转换后数据类型
alpha:缩放系数
beta:平移系数
HSV颜色模型
具体的体现样式如下:
GRAY颜色模型
不同颜色空间互相转换
颜色转换的接口如下:
cvtColor(InputArray src, OutputArray dst,int code,int dstCn = 0
src:待转换颜色模型的原始图像。
dst:转换颜色模型后的目标图像。
code:颜色空间转换的标志,如由RGB空间到HSV空间。
dstCn:目标图像中的通道数,如果参数为0,则从src和代码中自动导出通道数。
样例代码如下:
Mat src = imread("图片1.png");
Mat img;
//将数据格式进行转换
src.convertTo(img, CV_32F, 1 / 255.0, 0);
Mat HSV, HSV32;
//对颜色格式进行转换
cvtColor(src, HSV, COLOR_BGR2HSV);
cvtColor(src, HSV32, COLOR_BGR2HSV);
二、多通道的分离与合并
多通道的分离
分离的接口如下:
split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv)
m:待分离的多通道图像
mv:分离后的单通道图像,为向量vector形式
多通道合并
merge (lnputArrayOfArrays mv, OutputArray dst)
mv:需要合并的图像向量vector,其中每个图像必须拥有相同的尺寸和数据类型。
dst:合并后输出的图像,通道数等于所有输入图像的通道数总和。
样例如下:
拆分通道
Mat src = imread("图片1.png");
Mat img;
//分离数组
Mat imgs[3];
split(src, imgs);
Mat img0, img1, img2;
img0 = imgs[0];
img1 = imgs[1];
img2 = imgs[2];
return 0;
合并通道
Mat img2;
merge(imgs, 3, img2);
Mat img0, img1, img2;
img0 = imgs[0];
img1 = imgs[1];
img2 = imgs[2];
风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。