利用OpenCV中對圖像數(shù)據進行64F和8U轉換的方式

更新時間：2020年06月03日 09:08:21 作者：清溪算法老號

這篇文章主要介紹了利用OpenCV中對圖像數(shù)據進行64F和8U轉換的方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在OpenCV中很多對數(shù)據的運算都需要轉換為64F類型，比如伽瑪變換，這個很明顯要求冪的底數(shù)是double類型~

而cvShowImage()又要求是U8才能顯示，否則顯示出來是一片空白！

所以經常要進行轉換，怎么做呢?看了下面的幾行代碼你就知道了！

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轉灰度圖像

cvConvertScale(pGrayImage_8U, pGrayImage_64F); //8U轉64F
cvConvertScale(pGrayImage_64F, pGrayImage_8U_2) //64F轉8U

補充知識：OpenCV中利用cvConvertScale()對圖像數(shù)據作線性變換~

在OpenCV的IplImage結構體char * imageData成員的說明中，官方文檔明確提示大家不能對這個指針所對應的數(shù)據直接操作，否則會帶來意想不到的錯誤。

原話是這樣的：

Do not assign imageData directly. Use SetData().

我曾經就犯傻直接進行操作，結果造成數(shù)據類型不匹配，最后還非得去修改頭文件中的char * imageData為unsigned char * imageData才解決問題，然而這種操作是極其不妥的~正確的做法是用OpenCV提供的各種函數(shù)來對圖像數(shù)據就行操作！比如cvConvertScale()、Use SetData()之類的！

這里我用cvConvertScale()來實現(xiàn)灰度圖像的線性變換，程序非常簡潔，而且沒有任何問題！

源代碼如下：

#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 = "原圖像(opencv66.net)"; 
const char *pstrWindowsBTitle = "線性變換后的圖像(opencv66.net))"; 
//從文件中加載原圖 
IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("coins.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); 
//創(chuàng)建輸出的圖像
IplImage *pOutImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U,1);
cvConvertScale(pSrcImage,pOutImage,2,-55); //利用cvConvertScale增加對比度的線性變換，線性變換中的比例因子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;
}

運行結果如下圖所示（和我在MATLAB中的運行結果一致哦）