利用OpenCV中对图像数据进行64F和8U转换的方式_opencv-python转float - CSDN文库

105 浏览量更新于2023-05-11 评论 1 收藏 110KB PDF 举报

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利用利用OpenCV中对图像数据进行中对图像数据进行64F和和8U转换的方式转换的方式

主要介绍了利用OpenCV中对图像数据进行64F和8U转换的方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。

一起跟随小编过来看看吧

在OpenCV中很多对数据的运算都需要转换为64F类型，比如伽玛变换，这个很明显要求幂的底数是double类型~

而cvShowImage()又要求是U8才能显示，否则显示出来是一片空白！

所以经常要进行转换，怎么做呢?看了下面的几行代码你就知道了！

IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("pout.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

IplImage *pGrayImage_8U = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);

IplImage *pGrayImage_8U_2 = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);

IplImage *pGrayImage_64F=cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_64F, 1);

cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage_8U, CV_BGR2GRAY); //RGB转灰度图像

cvConvertScale(pGrayImage_8U, pGrayImage_64F); //8U转64F

cvConvertScale(pGrayImage_64F, pGrayImage_8U_2) //64F转8U

补充知识：补充知识：OpenCV中利用中利用cvConvertScale()对图像数据作线性变换对图像数据作线性变换~

在OpenCV的IplImage结构体char * imageData成员的说明中，官方文档明确提示大家不能对这个指针所对应的数据直接操

作，否则会带来意想不到的错误。

原话是这样的：

Do not assign imageData directly. Use SetData().

我曾经就犯傻直接进行操作，结果造成数据类型不匹配，最后还非得去修改头文件中的char * imageData为unsigned char *

imageData才解决问题，然而这种操作是极其不妥的~正确的做法是用OpenCV提供的各种函数来对图像数据就行操作！比如

cvConvertScale()、Use SetData()之类的！

这里我用cvConvertScale()来实现灰度图像的线性变换，程序非常简洁，而且没有任何问题！

源代码如下：源代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <opencv2/legacy/compat.hpp>

using namespace std;

#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")

int main()

{

int i=0;

unsigned char *imageData_1;

unsigned char *imageData_2;

const char *pstrWindowsATitle = "原图像(opencv66.net)";

const char *pstrWindowsBTitle = "线性变换后的图像(opencv66.net))";

//从文件中加载原图

IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("coins.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

//创建输出的图像

IplImage *pOutImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U,1);

cvConvertScale(pSrcImage,pOutImage,2,-55); //利用cvConvertScale增加对比度的线性变换，线性变换中的比例因子k=2 偏移值b=-55

cvNamedWindow(pstrWindowsATitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

cvShowImage(pstrWindowsATitle,pSrcImage);

cvNamedWindow(pstrWindowsBTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

cvShowImage(pstrWindowsBTitle, pOutImage);

cvWaitKey(0);

cvDestroyWindow(pstrWindowsATitle);

cvDestroyWindow(pstrWindowsBTitle);

cvReleaseImage(&pSrcImage);

cvReleaseImage(&pOutImage);

return 0;

}

运行结果如下图所示（和我在MATLAB中的运行结果一致哦）

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