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前言
使用opencv对图像进行处理之后,通常调用imshow函数来显示处理结果。但是,我们经常会发现显示结果和我们预期的结果有些差别。这是由于opencv经常会涉及到对多种图像数据类型的处理,如果我们对图像数据类型之间的转换以及imshow函数理解不够透彻,那么显示结果则不会尽如人意。
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imshow函数详解
对于imshow函数,opencv的官方注释指出:根据图像的深度,imshow函数会自动对其显示灰度值进行缩放,规则如下:
- 如果图像数据类型是8u(8位无符号),则直接显示。
- 如果图像数据类型是16u(16位无符号)或32s(32位有符号整数),则imshow函数内部会自动将每个像素值除以256并显示,即将原图像素值的范围由[0~255*256]映射到[0~255]
- 如果图像数据类型是32f(32位浮点数)或64f(64位浮点数),则imshow函数内部会自动将每个像素值乘以255并显示,即将原图像素值的范围由[0~1]映射到[0~255](注意:原图像素值必须要归一化)
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案例说明
基于imshow函数的以上显示原则,我们举例进行验证。
案例一:
首先加载一张原图并显示:
然后将原图转换为16u格式的图像并显示。我们会发现图像一片漆黑,这是因为imshow函数内部自动将每个像素值除以256,因此我们看到的图像像素值都是小于1的(原图灰度值范围是0~255)。
为了能够正常显示图像,我们对16u格式的图像乘以一个系数256即可:
案例一代码:
//
//opencv4.1.0
//
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
mat src1, src2,src3;
src1 = imread("1.png", 0);
imshow("原图", src1);
src1.convertto(src2, cv_16u);
imshow("格式转换图", src2);
src2.convertto(src3, cv_16u, 256);
imshow("格式转换系数修正图", src3);
waitkey(0);
return 0;
}
案例二:
首先加载一张原图并显示:
然后将原图转换为32f格式的图像并显示。我们会发现图像中目标全是白色,这是因为imshow函数内部自动将每个像素值乘以256,因此我们看到的图像像素值都是大于255的(原图灰度值范围是0~255)。
为了能够正常显示图像,我们对32f格式的图像进行归一化即可:
案例二代码:
//
//opencv4.1.0
//
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
mat src1, src2,src3;
src1 = imread("1.png", 0);
imshow("原图", src1);
src1.convertto(src2, cv_32f);
imshow("格式转换图", src2);
normalize(src2, src3, 0, 1, norm_minmax);
imshow("格式转换系数修正图", src3);
waitkey(0);
return 0;
}