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學習OpenCV2——Mat之通道的理解

本文轉載自   查看原文   2018-01-28 13:56   6302 

本文詳細介紹了opencv中涉及通道的知識，包括圖像類型轉換，通道合成分解，圖像的顯示。 

 來源：http://blog.csdn.net/GDFSG/article/details/50927257

1. 知識點

tips1:  一個圖像的通道數是N，就表明每個像素點處有N個數，一個a×b的N通道圖像，其圖像矩陣實際上是b行N×a列的數字矩陣。

OpenCV中圖像的通道可以是1、2、3和4。其中常見的是1通道和3通道，2通道和4通道不常見。

      1通道的是灰度圖。

      3通道的是彩色圖像，比如RGB圖像。

      4通道的圖像是RGBA，是RGB加上一個A通道，也叫alpha通道，表示透明度。PNG圖像是一種典型的4通道圖像。alpha通道可以賦值0到1，或者0到255，表示透明到不透明。

      2通道的圖像是RGB555和RGB565。2通道圖在程序處理中會用到，如傅里葉變換，可能會用到，一個通道為實數，一個通道為虛數，主要是編程方便。RGB555是16位的，2個字節，5+6+5，第一字節的前5位是R，后三位+第二字節是G，第二字節后5位是B，可見對原圖像進行壓縮了。

     

tips2: OpenCV中用imshow( )來顯示圖像，只要Mat的數據矩陣符合圖像的要求，就可以用imshow來顯示。二通道好像不可以。。。超過了4通道，就不是圖像了，imshow( )也顯示不了。

 

tips3: imshow( )顯示單通道圖像時一定是灰度圖，如果我們想顯示紅色的R分量，還是應該按三通道圖像顯示，只不過G和B通道要賦值成0或255.

 

tips4: 通道分解用split( )，通道合成用merg( )，這倆函數都是mixchannel( )的特例。

 

下面，結合程序說明以上知識點。

 

2 圖像類型的轉換與顯示 

[cpp] view plain copy
  1. Mat image=imread("E:/圖片/color.jpg");    
  2. Mat imageGRAY,imageRGBA,imageRGB555;  
  3. cvtColor(image,imageGRAY,CV_RGB2GRAY);            //RGB轉GRAY  
  4. cvtColor(image,imageRGBA,CV_RGB2BGRA);            //RGB轉RGBA  
  5. cvtColor(image,imageRGB555,CV_RGB2BGR555);        //RGB轉RGB555  
  6.   
  7. //來看看通道數  
  8. int n = image.channels();                        //n=3  
  9. int nRGBA = imageRGBA.channels();                //nRGBA = 4  
  10. int nRGB555 = imageRGB555.channels();            //nRGB555 = 2  
  11.   
  12. //顯示GRAY、RGB和RGBA圖像  
  13. imshow("image",image);  
  14. imshow("imageGRAY",imageGRAY);  
  15. imshow("imageRGBA",imageRGBA);  
  16. //imshow("imageRGB555",imageRGB555);             //無法顯示  

 


RGB轉GRAY是根據一個心理學公式來的：Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114

RGB轉GRBA，默認A通道的數值是255，也就是不透明的。

 

3 通道的合成與分解

3.1 簡單的例子

我們先來看下最常用的合成與分解函數。

split（）

C++: void split(const Mat& mtx, Mat* mv)
C++: void split(const Mat& mtx, vector<Mat>& mv)
C:   void cvSplit(const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr* dst2, CvArr* dst3)

參數：mtx   輸入矩陣

           mv    輸出矩陣或矩陣數組

           src   輸入矩陣

          dst0、dst1、dst2、dst3   最多4個單通道的輸出矩陣

    當我們要固定提取某個通道的矩陣時，C形式的用法還是蠻實用的，不必向C++用法那樣，先定義vector，再channels.at(k)

[cpp] view plain copy
  1. Mat rgb( 3, 4, CV_8UC3, Scalar(1,2,3,4) );  
  2. vector<Mat> channels;  
  3. split(rgb,channels);  
  4. Mat B = channels.at(0);          //從vector中讀數據用vector::at()  
  5. Mat G = channels.at(1);  
  6. Mat R = channels.at(2);  
  7. cout<<"RGB="<<endl<<rgb<<endl;  
  8. cout<<"B="<<endl<<B<<endl;  
  9. cout<<"G="<<endl<<G<<endl;  
  10. cout<<"R="<<endl<<R<<endl;  

   注意rgb圖像的通道排列是BGR

 

merge( )

C++: void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst)
C++: void merge(const vector<Mat>& mv, OutputArray dst)
C:   void cvMerge(const CvArr* src0, const CvArr* src1, const CvArr* src2, const CvArr* src3, CvArr* dst)

參數：mv    輸入矩陣

           count   當mv是C形式的array時，count表示輸入矩陣個數

          dst   輸出矩陣

          src0、src1、src2、src3   最多4個單通道的輸入矩陣

[cpp] view plain copy
  1. Mat R(3,4,CV_8UC1, Scalar(3));  
  2. Mat G(3,4,CV_8UC1, Scalar(2));  
  3. Mat B(3,4,CV_8UC1, Scalar(1));  
  4. Mat RGB( 3, 4, CV_8UC3);  
  5. vector<Mat> src;  
  6. src.push_back(B);               //往vector里存數據要用vector::push_back()  
  7. src.push_back(G);  
  8. src.push_back(R);     
  9. merge(src,RGB);   
  10. cout<<"B="<<endl<<B<<endl;  
  11. cout<<"G="<<endl<<G<<endl;  
  12. cout<<"R="<<endl<<R<<endl;  
  13. cout<<"RGB="<<endl<<RGB<<endl;  



split( )和merge( )都是mixChannels( )的特例，接下來看看mixChannels()的用法

 

mixChannels( )

C++: void mixChannels(const Mat* src, int nsrc, Mat* dst, int ndst, const int* fromTo, size_t npairs)
C++: void mixChannels(const vector<Mat>& src, vector<Mat>& dst, const int* fromTo, int npairs)

參數：src  輸入的矩陣，可以是一個矩陣也可以是多個矩陣構成的vector

           nsrc   輸入矩陣的個數

           dst   輸出矩陣，可以是一個矩陣也可以是多個矩陣構成的vector

           ndst   輸出矩陣的個數

           fromTo   src到dst通道對應數組

           npairs    fromTo中有幾組對應關系

mixChannels( )本質是改變了幾個通道的順序，輸入一共有幾個通道，輸出肯定也有幾個通道，所以定義fromTo時，要知道有多少個通道，而且通道的編號一定是0,1,2，...

[cpp] view plain copy
  1. Mat RGB(3,4, CV_8UC3,Scalar(1,2,3,4));  
  2. Mat A(3,4,CV_8UC1,Scalar(6));  
  3. cout<<"RGB="<<endl<<RGB<<endl;  
  4. cout<<"A="<<endl<<A<<endl;  
  5.   
  6. //RGB+A合成為RGBA  
  7. cout<<"RGB+A合成為RGBA"<<endl;  
  8. Mat RGBA(3,4,CV_8UC4);  
  9. Mat in[]={RGB,A};  
  10. int fromTo1[] = {0,0, 1,1, 2,2, 3,3};  
  11. mixChannels(in,2,&RGBA,1,fromTo1,4);      
  12. cout<<"RGBA="<<endl<<RGBA<<endl;  
  13.   
  14. //RGB分解為R+GB  
  15. cout<<"RGB分解為R+GB"<<endl;  
  16. Mat R(3,4,CV_8UC1);  
  17. Mat GB(3,4, CV_8UC2);  
  18. Mat out[]={R,GB};  
  19. int fromTo2[] = {0,2, 1,1, 2,0};  
  20. mixChannels(&RGB,1,out,2,fromTo2,3);      
  21. cout<<"R="<<endl<<R<<endl;  
  22. cout<<"GB="<<endl<<GB<<endl;  



3.2 以圖像為例

我們先來看一個例子

[cpp] view plain copy
  1. Mat image=imread("E:/圖片/color.jpg");  
  2. vector<Mat> channels;  
  3. split(image,channels);  
  4. Mat B = channels.at(0);  
  5. Mat G = channels.at(1);  
  6. Mat R = channels.at(2);  
  7. imshow("image",image);  
  8. imshow("R",R);  
  9. imshow("G",G);  
  10. imshow("B",B);  

三個分量R、G、B因為是單通道圖像，所以只能顯示為灰度圖。如果要想顯示出顏色來，應該用三通道圖像來顯示，比如顯示R，我們就讓G和B通道的數值為0或255。看下面例子

[cpp] view plain copy
  1. Mat image=imread("E:/圖片/color.jpg");  
  2. vector<Mat> sbgr;   
  3. split(image,sbgr);   //split to sbgr[0],sbgr[1] ,sbgr[2]  
  4. vector<Mat> mbgr(3);  
  5. Mat bk1(image.size(),CV_8UC1,Scalar(0));  
  6. //Mat bk2(image.size(),CV_8UC1,Scalar(255));  
  7.   
  8. //顯示彩色的B分量  
  9. Mat imageB(image.size(),CV_8UC3);  
  10. mbgr[0]= sbgr[0];  
  11. mbgr[1]= bk1;  
  12. mbgr[2]= bk1;  
  13. merge(mbgr,imageB);  
  14. imshow("imageB",imageB);  
  15.   
  16. //顯示彩色的G分量  
  17. Mat imageG(image.size(),CV_8UC3);  
  18. mbgr[0]= bk1;  
  19. mbgr[1]= sbgr[1];  
  20. mbgr[2]= bk1;  
  21. merge(mbgr,imageG);  
  22. imshow("imageG",imageG);  
  23.   
  24. //顯示彩色的R分量  
  25. Mat imageR(image.size(),CV_8UC3);  
  26. mbgr[0]= bk1;  
  27. mbgr[1]= bk1;  
  28. mbgr[2]= sbgr[2];  
  29. merge(mbgr,imageR);  
  30. imshow("imageR",imageR);  
  31.   
  32. imwrite("imageR.jpg",imageR);  
  33. imwrite("imageG.jpg",imageG);  
  34. imwrite("imageB.jpg",imageB);  
  35.   
  36. waitKey(0);  


如果將bk1賦值成255，將會得到下面的圖像

 

4  制作一個透明的圖片

      PNG是RGBA的圖片格式，對於一般的RGB圖像，我們只需要加上一個A通道，並且A通道的值不全為1（或255），就可以得到一個透明的圖片。

[cpp] view plain copy
  1. Mat image=imread("E:/圖片/color.jpg");      
  2. //定義4種A通道  
  3. Mat imageA0 = Mat(image.size(),image.depth(),Scalar(0));         //image.depth()返回0，表示cv_8u  
  4. Mat imageA85 = Mat(image.size(),image.depth(),Scalar(85));  
  5. Mat imageA170 = Mat(image.size(),image.depth(),Scalar(170));  
  6. Mat imageA255 = Mat(image.size(),image.depth(),Scalar(255));      
  7.   
  8. //定義合成后的RGBA圖像，透明度分別為0%，33%，67%，100%，透明---->不透明  
  9. Mat imageRGBA0 = Mat(image.size(),CV_8UC4);  
  10. Mat imageRGBA85 = Mat(image.size(),CV_8UC4);  
  11. Mat imageRGBA170 = Mat(image.size(),CV_8UC4);  
  12. Mat imageRGBA255 = Mat(image.size(),CV_8UC4);  
  13.   
  14. Mat in1[] = {image,imageA0};  
  15. Mat in2[] = {image,imageA85};  
  16. Mat in3[] = {image,imageA170};  
  17. Mat in4[] = {image,imageA255};  
  18. int from_to[] = {0,0, 1,1, 2,2, 3,3};  
  19. mixChannels(in1,2,&imageRGBA0,1,from_to,4);  
  20. mixChannels(in2,2,&imageRGBA85,1,from_to,4);  
  21. mixChannels(in3,2,&imageRGBA170,1,from_to,4);  
  22. mixChannels(in4,2,&imageRGBA255,1,from_to,4);  
  23.   
  24. imwrite("imageRGBA0.png",imageRGBA0);  
  25. imwrite("imageRGBA85.png",imageRGBA85);  
  26. imwrite("imageRGBA170.png",imageRGBA170);  
  27. imwrite("imageRGBA255.png",imageRGBA255);  

    

    直接用imshow( )是看不出差別來的，可以這么看。把一張PPT的空白背景替換成彩色背景，然后把這些 圖片放上去，效果如下圖所示。


 

    上圖顯示的結果實質是背景網格圖片和我們的PNG圖片疊加顯示的效果。所以我們有個更簡潔的方法實現上面的顯示效果，是顯示效果！

        imageResult = α·image + (1-α)·imageRGID

     我們只需要調整α的值就能控制image和imageGRID顯示的比例了。


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