关于opencv图像类型的转换

简洁版:

假设有四幅图像:A8u、A32f、B8u和B32f

那么A8u转换到A32f的方法为:A8u.comvertTo(A32f,CV_32F,1.0/255);

那么A32f转换到A8u的方法为:A32f.comvertTo(A8u,CV_8U,255);

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在vs下进行opencv的开发时,从来没有或者很少关注过图像的类型

这种不负责任的做法导致自己在往arm移植的时候遇到了一些困难


读取BMP格式的图像时,Mat矩阵默认为CV_8U的类型

但是当我们要进行傅里叶变换或者极坐标变换的时候,就需要转化为CV_32FC1类型的矩阵来提高精度或者避免舍入误差


CV_8UC1类型的图像的代码为     0

CV_8UC3类型的图像的代码为     16

CV_32FC1类型的图像的代码为    5

我们知道,CV_8UC1类型的图像的取值范围是0~255

CV_32FC1图像的取值范围则比较大

当我们把CV_8UC1转换为CV_32FC1后,取值范围依旧是0~255,但是此时用imshow函数是无法正常显示图像的,如果希望看到图像结果,我们需要nomalize这个函数来帮助我们把取值进行归一化,一旦归一化以后的图像再次进行类型转换到8UC1型,图像的所有值都会变为0......



opencv中,几种常见的图像类型有:

IplImage,Mat,CvMat,CvArr 


CvArr :

老版本的结构了。是一个抽象基类,在函数原型中,常见到CvArr(CvArr*),这就允许吧CvMar* 或者IplImage* 传递到程序或函数参数中了。

CvMat :

矩阵结构,

IplImage :

是较老版本的一种类型了,对图像进行”编码“的基本结构。这些图像可能是灰度,彩色,4通道的(RGB+ alpha),其中,每个通道可以包含任意的整数或浮点数。

Mat:

新版本中的强大的一个图像容器,是和Matlab中的函数对应的。基本上讲 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针。矩阵头的尺寸是常数值,但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同,通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。

2 opencv中存储图像类型转换

(1)将IplImage类型转换到Mat类型

Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);

默认情况下,新的Mat类型与原来的IplImage类型共享图像数据,转换只是创建一个Mat矩阵头。当将参数copyData设为true后,就会复制整个图像数据。

例:

IplImage*iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);

Matmtx(iplImg); // IplImage* ->Mat 共享数据

// or : Mat mtx = iplImg;

(2)将Mat类型转换到IplImage类型

同样只是创建图像头,而没有复制数据。

例:

IplImage ipl_img = img; // Mat -> IplImage

(3)将CvMat类型转换为Mat类型

与IplImage的转换类似,可以选择是否复制数据。

Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);

(4)将Mat类型转换为CvMat类型

与IplImage的转换类似,不复制数据,只创建矩阵头。

例:

// 假设Mat类型的imgMat图像数据存在

CvMat cvMat = imgMat; // Mat -> CvMat


几个例子:

为矩阵定义了一系列方便的操作符。我们可以将一个已经存在的灰度图像 img 变成全黑色:

img = Scalar(0);

选择感兴趣区域:

Rect r(10, 10, 100, 100);
Mat smallImg = img(r);

将 Mat 转为 C API 数据类型:

Mat img = imread("image.jpg");
IplImage img1 = img;
CvMat m = img;

注意此处无数据复制操作。

将彩色图像转为灰度图像:

Mat img = imread("image.jpg"); // loading a 8UC3 image
Mat grey;
cvtColor(img, grey, CV_BGR2GRAY);

将图像的类型从8UC1转为32FC1:

src.convertTo(dst, CV_32F);

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