opencv 从CV_32FC3转到CV_8UC3

要将OpenCV中的数据类型从CV_32FC3转换为CV_8UC3，您需要使用cv::convertScaleAbs()函数。这个函数可以将浮点型图像转换为8位无符号整数图像，并进行缩放以适应特定的范围。以下是示例代码：

cv::Mat float_image = cv::Mat::zeros(100, 100, CV_32FC3);
cv::Mat uchar_image;

float_image = float_image * 255; // 将图像值缩放到0到255之间

cv::convertScaleAbs(float_image, uchar_image);

// 现在uchar_image包含了将CV_32FC3转换为CV_8UC3的结果

在上面的代码中，我们首先创建了一个大小为100x100的CV_32FC3图像，然后将其所有像素值乘以255，将像素值缩放到0到255的范围内。然后，我们使用cv::convertScaleAbs()函数将它转换为CV_8UC3图像，结果存储在uchar_image中。

相关问题

CV_8UC1是OpenCV中的一种图像类型,类似于CV_8UC1的数据还有谁

在OpenCV中，除了CV_8UC1之外，还有其他类似的图像类型，如：

- CV_8UC2：表示8位无符号整数，2通道图像；
- CV_8UC3：表示8位无符号整数，3通道图像；
- CV_8UC4：表示8位无符号整数，4通道图像；
- CV_16UC1：表示16位无符号整数，1通道图像；
- CV_16UC2：表示16位无符号整数，2通道图像；
- CV_16UC3：表示16位无符号整数，3通道图像；
- CV_16UC4：表示16位无符号整数，4通道图像；
- CV_32FC1：表示32位浮点数，1通道图像；
- CV_32FC2：表示32位浮点数，2通道图像；
- CV_32FC3：表示32位浮点数，3通道图像；
- CV_32FC4：表示32位浮点数，4通道图像。

这些图像类型主要是根据图像的通道数和像素位数不同而区分的。

#include "Gt.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; /* * 方法2 单核 */ class LIME_2 { public: Mat img,Wv,Wh; LIME_2(){} Mat maxMAT(cv::Mat &input) { Gt gt; gt.st(); Mat output(input.size(), CV_32FC1); uchar temp; for (int i = 0; i < input.size().height; i++) { for (int j = 0; j < input.size().width; j++) { temp = fmax(input.at<Vec3f>(i, j)[0], input.at<Vec3f>(i, j)[1]); output.at<float>(i, j) = fmax(input.at<Vec3f>(i, j)[2], temp); } } gt.et(); gt.show("max"); return output; } Mat Repeat(Mat& m) { Gt gt; gt.st(); int he = m.size().height; int wi = m.size().width; Mat R(he, wi, CV_32FC3); for (int i = 0; i < he; i++) { for (int j = 0; j < wi; j++) { R.at<Vec3f>(i, j)[0] = m.at<float>(i, j); R.at<Vec3f>(i, j)[1] = m.at<float>(i, j); R.at<Vec3f>(i, j)[2] = m.at<float>(i, j); } } gt.et(); gt.show("repeat");

你好！这段代码看起来是使用 OpenCV 进行图像处理的。它包含了一个名为 LIME_2 的类，并定义了一些成员变量和成员函数。

在类的构造函数中，没有进行任何初始化操作。

maxMAT() 函数是类的成员函数，用于对输入图像进行最大化处理。它首先创建一个与输入图像大小相同的输出图像 output，并将其初始化为 CV_32FC1 类型的图像。

然后，它遍历输入图像的每个像素点，将其 RGB 通道中的最大值赋给临时变量 temp，然后再将 temp 和蓝色通道的值取最大值，并将结果赋给输出图像对应位置的像素。

Repeat() 函数用于将输入的单通道图像复制为三通道图像。它首先创建一个与输入图像大小相同的输出图像 R，并将其初始化为 CV_32FC3 类型的图像。

然后，它遍历输入图像的每个像素点，将输入图像对应位置的值分别复制给输出图像的三个通道。

在这两个函数中，都使用了 Gt 类来计算并展示函数运行的时间。在每个函数的开始处调用了 gt.st() 来记录开始时间，在函数结束处调用了 gt.et() 来记录结束时间，并使用 gt.show() 来展示经过的时间。

需要注意的是，这段代码中使用了一些 OpenCV 的函数和数据结构，如 Mat、Vec3f 等。

如果你有任何问题，请随时提问！