opencv图像灰化_Opencv——彩色图像灰度化的三种算法

为了加快处理速度在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。24为彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着RGB分量的亮度。

当RGB分量值不同时，表现为彩色图像；当RGB分量相同时，变现为灰度图像：

一般来说，转换公式有3中。

(1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]/3;

(2)Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.144*B(i,j);

(3)Gray(i,j)=G(i,j);//从2可以看出G的分量比较大所以可以直接用它代替

下面是代码：

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

IplImage *img=cvLoadImage("D:\\Opencv\\Images\\lena.jpg");

IplImage* dest=cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,);

cvNamedWindow("SourceImage");

cvNamedWindow("destinationImage");

uchar* data=(uchar*)img->imageData;

int step = img->widthStep/sizeof(uchar); //step即为上图的widthstep

int channels = img->nChannels; // 这个图片为3通道的

uchar b=,g=,r=;

for(int i=;iheight;i++)

for(int j=;jwidth;j++){

b=data[i*step+j*channels+]; // 此时可以通过更改bgr的值达到访问效果。

g=data[i*step+j*channels+];

r=data[i*step+j*channels+];

// ((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =(b+r+g)/3;//(1)

//((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =r*0.299+g*0.587+0.144*b;//(2)

((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =g;//(3)

}

cvShowImage("SourceImage",img);

cvShowImage("destinationImage",dest);

cvWaitKey();

cvDestroyAllWindows();

cvReleaseImage(&img);

cvReleaseImage(&dest);

//i*step 当i=0 即为上图的第一行 为1就是第二行

//j*chanels+0 j*通道数当j=0为第一列的第0个通道->b

//j*channels+1 当j=1为第二列的第1个通道->g

}

原图片：

算法1生成的灰度图：

算法2生成的灰度图：

算法3生成的灰度图：

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