大学IT网 - 最懂大学生的IT学习网站! QQ资料交流群:367606806
当前位置:大学IT网 > C++技巧 > Opencv——彩色图像灰度化的三种算法

Opencv——彩色图像灰度化的三种算法

关键词:Opencv彩色图像灰度化算法  阅读(3764) 赞(14)

[摘要]本文是对Opencv——彩色图像灰度化的三种算法的讲解,对学习C++编程技术有所帮助,与大家分享。

为了加快处理速度在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像。24为彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着RGB分量的亮度。

当RGB分量值不同时,表现为彩色图像;当RGB分量相同时,变现为灰度图像:

一般来说,转换公式有3中。

(1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]/3;

(2)Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.144*B(i,j);

(3)Gray(i,j)=G(i,j);//从2可以看出G的分量比较大所以可以直接用它代替

下面是代码:

 #include<cv.h>
 #include<highgui.h>
 
 using namespace cv;
 using namespace std;
 
 int main()
 {
     IplImage *img=cvLoadImage("D:\\Opencv\\Images\\lena.jpg");
     IplImage* dest=cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,1);
     cvNamedWindow("SourceImage");
     cvNamedWindow("destinationImage");
 
     uchar* data=(uchar*)img->imageData;
 
     int step = img->widthStep/sizeof(uchar);     //step即为上图的widthstep
     int channels = img->nChannels;            // 这个图片为3通道的
     uchar    b=0,g=0,r=0;
     for(int i=0;i<img->height;i++)
       for(int j=0;j<img->width;j++){
            b=data[i*step+j*channels+0];   // 此时可以通过更改bgr的值达到访问效果。
            g=data[i*step+j*channels+1];
            r=data[i*step+j*channels+2];
            // ((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =(b+r+g)/3;//(1)
            //((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =r*0.299+g*0.587+0.144*b;//(2)
            ((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =g;//(3)
       }
 
       cvShowImage("SourceImage",img);
       cvShowImage("destinationImage",dest);
       cvWaitKey();
       cvDestroyAllWindows();
       cvReleaseImage(&img);
       cvReleaseImage(&dest);
     //i*step     当i=0 即为上图的第一行   为1就是第二行  
     //j*chanels+0  j*通道数当j=0为第一列的第0个通道->b   
     //j*channels+1         当j=1为第二列的第1个通道->g
 }

原图片:

算法1生成的灰度图:

算法2生成的灰度图:

算法3生成的灰度图:



相关评论