Opencv學習筆記5：Opencv處理彩虹圖、銅色圖、灰度反轉圖

一、概述：

人類能夠觀察到的光的波長范圍是有限的，並且人類視覺有一個特點，只能分辨出二十幾種灰度，也就是說即使采集到的灰度圖像分辨率超級高，有上百個灰度級，但是很遺憾，人們只能看出二十幾個，也就是說信息損失了五十倍。但人類視覺對彩色的分辨能力相當強，能夠分辨出幾千種色度，所以在實際應用中，可以將灰度圖轉變成彩虹圖或者偽彩圖等根據需求的彩色圖。

二、彩虹圖：

主要思路：把灰度圖對應的0~255的數值分別轉成彩虹色：紅、橙、黃、綠、青、藍，這里沒有使用紫色，是因為紫色的效果並不好。

//彩虹圖的顏色分配取一下值
//     R G B gray

//----------------------------------

// 紅 255, 0, 0 255

// 橙 255, 127, 0 204

// 黃 255, 255, 0 153

// 綠 0, 255, 0 102

// 青 0, 255, 255 51

// 藍 0, 0, 255 0

代碼：

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、偽彩圖

偽彩色圖片的處理，就是用RGB三色交叉，不同的彩色表示不同的灰度值，將一幅灰度圖轉變成為一幅彩色圖片。

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、銅色圖

將R去0，G、B兩色交叉。

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、灰度反轉

將圖像進行灰度反轉處理，即將灰度值為x的像素點轉變為255-x。

利用Opencv中bitwise_not（）函數可實現，沒必要一個像素點一個像素點處理。

Mat gray2disColor(const Mat& scaledGray)
{

    Mat disColor(scaledGray.size(), CV_8UC3);
    bitwise_not(disColor, scaledGray);
    return disColor;
}

 

六、灰度圖

將一幅彩色圖片轉換為灰度圖

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、完整代碼

略