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基于OpenCV自定義色條實(shí)現(xiàn)灰度圖上色功能代碼

 更新時(shí)間：2021年11月23日 14:27:44   作者：翟天保Steven  
今天通過(guò)本文給大家分享基于OpenCV自定義色條實(shí)現(xiàn)灰度圖上色功能代碼，代碼簡(jiǎn)單易懂，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友參考下吧

場(chǎng)景需求

? ? ? ?Qt在進(jìn)行2D圖像顯示時(shí)，有很方便的色條接口，可以讓灰度圖基于其設(shè)計(jì)的色條進(jìn)行上色，比如設(shè)置1為紅色，0.55為黃色，0.45為綠色，0為藍(lán)色，那么灰度圖就會(huì)在歸一化后按照從藍(lán)到紅（從小到大）進(jìn)行漸變色上色。但是有時(shí)候這個(gè)接口需要搭配的代碼太多，給開(kāi)發(fā)帶來(lái)一定麻煩，因此我基于其原理寫(xiě)了一個(gè)可以替代該功能的函數(shù)GrayToColor_ColorBar。

? ? ? ?函數(shù)原理：首先需要將灰度值圖轉(zhuǎn)化為0-255的8通道(uchar)灰度圖，運(yùn)用歸一化函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)；之后考慮到顏色和灰度的關(guān)系，比如最低的顏色為藍(lán)色（0,0,255）對(duì)應(yīng)灰度值0，最高的顏色為紅色（255,0,0）對(duì)應(yīng)灰度值255，只需要找出其變化的規(guī)律即可。

? ? ? ?下方為具體實(shí)現(xiàn)函數(shù)和測(cè)試代碼。

功能函數(shù)代碼

/**
 * @brief GrayToColor_ColorBar             運(yùn)用色條灰度圖上色（1：紅色，param1：黃色，param2：綠色，0：藍(lán)色）
 * @param phase                            輸入的灰色圖像，通道為1
 * @param param1                           色條參數(shù)1
 * @param param2                           色條參數(shù)2
 * @return                                 上色后的圖像
 */
cv::Mat GrayToColor_ColorBar(cv::Mat &phase, float param1, float param2)
{
	CV_Assert(phase.channels() == 1);
 
    // 色條參數(shù)1必須大于色條參數(shù)2
	if (param2 >= param1)
	{
		return cv::Mat::zeros(10, 10, CV_8UC1);
	}
 
	cv::Mat temp, result, mask;
	// 將灰度圖重新歸一化至0-255
	cv::normalize(phase, temp, 255, 0, cv::NORM_MINMAX);
	temp.convertTo(temp, CV_8UC1);
	// 創(chuàng)建掩膜，目的是為了隔離nan值的干擾
	mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase == phase);
 
	// 初始化三通道顏色圖
	cv::Mat color1, color2, color3;
	color1 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color2 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color3 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	int row = phase.rows;
	int col = phase.cols;
 
	// 基于灰度圖的灰度層級(jí)，給其上色，最底的灰度值0為藍(lán)色（255，0,0），最高的灰度值255為紅色（0,0,255），中間的灰度值127為綠色（0,255,0）
	// 不要驚訝藍(lán)色為什么是（255,0,0），因?yàn)镺penCV中是BGR而不是RGB
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *c1 = color1.ptr<uchar>(i);
		uchar *c2 = color2.ptr<uchar>(i);
		uchar *c3 = color3.ptr<uchar>(i);
		uchar *r = temp.ptr<uchar>(i);
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			if (m[j] == 255)
			{
				if (r[j] > (param1 * 255) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = uchar((1 / (1 - param1)) * (255 - r[j]));
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (param1 * 255) && r[j] > (param2 * 255))
				{
					c1[j] = uchar((1 / (param1 - param2)) * r[j] - (param2 / (param1 - param2)) * 255);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (param2 * 255) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = uchar((1 / param2) * r[j]);
					c3[j] = uchar(255 - (1 / param2) * r[j]);
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}
 
	// 三通道合并，得到顏色圖
	vector<cv::Mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);
 
	return result;
}

C++測(cè)試代碼

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;
void UnitPolar(int squaresize, cv::Mat& mag, cv::Mat& ang);
void UnitCart(int squaresize, cv::Mat& x, cv::Mat& y);
cv::Mat GrayToColor_ColorBar(cv::Mat &phase, float param1, float param2);
 
int main(void)
{
	cv::Mat mag, ang, result, result3;
	UnitPolar(2001, mag, ang);
	mag.at<float>(10, 10) = nan("");
 
	clock_t start, end;
	start = clock();
	result = GrayToColor_ColorBar(mag,0.5,0.3);
	end = clock();
	double diff = end - start;
	cout << "time:" << diff / CLOCKS_PER_SEC << endl;
 
	system("pause");
	return 0;
}
void UnitPolar(int squaresize, cv::Mat& mag, cv::Mat& ang) {
	cv::Mat x;
	cv::Mat y;
	UnitCart(squaresize, x, y);                //產(chǎn)生指定范圍內(nèi)的指定數(shù)量點(diǎn)數(shù)，相鄰數(shù)據(jù)跨度相同
	// OpenCV自帶的轉(zhuǎn)換有精度限制，導(dǎo)致結(jié)果有一定差異性
	//cv::cartToPolar(x, y, mag, ang, false); //坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
 
	mag = cv::Mat(x.size(), x.type());
	ang = cv::Mat(x.size(), x.type());
	int row = mag.rows;
	int col = mag.cols;
	float *m, *a, *xx, *yy;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		m = mag.ptr<float>(i);
		a = ang.ptr<float>(i);
		xx = x.ptr<float>(i);
		yy = y.ptr<float>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			m[j] = sqrt(xx[j] * xx[j] + yy[j] * yy[j]);
			a[j] = atan2(yy[j], xx[j]);
		}
	}
}
 
void UnitCart(int squaresize, cv::Mat& x, cv::Mat& y) {
	CV_Assert(squaresize % 2 == 1);
	x.create(squaresize, squaresize, CV_32FC1);
	y.create(squaresize, squaresize, CV_32FC1);
	//設(shè)置邊界
	x.col(0).setTo(-1.0);
	x.col(squaresize - 1).setTo(1.0f);
	y.row(0).setTo(1.0);
	y.row(squaresize - 1).setTo(-1.0f);
 
	float delta = 2.0f / (squaresize - 1.0f);  //兩個(gè)元素的間隔
 
	//計(jì)算其他位置的值
	for (int i = 1; i < squaresize - 1; ++i) {
		x.col(i) = -1.0f + i * delta;
		y.row(i) = 1.0f - i * delta;
	}
}
 
/**
 * @brief GrayToColor_ColorBar             運(yùn)用色條灰度圖上色（1：紅色，param1：黃色，param2：綠色，0：藍(lán)色）
 * @param phase                            輸入的灰色圖像，通道為1
 * @param param1                           色條參數(shù)1
 * @param param2                           色條參數(shù)2
 * @return                                 上色后的圖像
 */
cv::Mat GrayToColor_ColorBar(cv::Mat &phase, float param1, float param2)
{
	CV_Assert(phase.channels() == 1);
	// 色條參數(shù)1必須大于色條參數(shù)2
	if (param2 >= param1)
	{
		return cv::Mat::zeros(10, 10, CV_8UC1);
	}
	cv::Mat temp, result, mask;
	// 將灰度圖重新歸一化至0-255
	cv::normalize(phase, temp, 255, 0, cv::NORM_MINMAX);
	temp.convertTo(temp, CV_8UC1);
	// 創(chuàng)建掩膜，目的是為了隔離nan值的干擾
	mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase == phase);
 
	// 初始化三通道顏色圖
	cv::Mat color1, color2, color3;
	color1 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color2 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color3 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	int row = phase.rows;
	int col = phase.cols;
 
	// 基于灰度圖的灰度層級(jí)，給其上色，最底的灰度值0為藍(lán)色（255，0,0），最高的灰度值255為紅色（0,0,255），中間的灰度值127為綠色（0,255,0）
	// 不要驚訝藍(lán)色為什么是（255,0,0），因?yàn)镺penCV中是BGR而不是RGB
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *c1 = color1.ptr<uchar>(i);
		uchar *c2 = color2.ptr<uchar>(i);
		uchar *c3 = color3.ptr<uchar>(i);
		uchar *r = temp.ptr<uchar>(i);
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			if (m[j] == 255)
			{
				if (r[j] > (param1 * 255) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = uchar((1 / (1 - param1)) * (255 - r[j]));
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (param1 * 255) && r[j] > (param2 * 255))
				{
					c1[j] = uchar((1 / (param1 - param2)) * r[j] - (param2 / (param1 - param2)) * 255);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (param2 * 255) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = uchar((1 / param2) * r[j]);
					c3[j] = uchar(255 - (1 / param2) * r[j]);
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}
 
	// 三通道合并，得到顏色圖
	vector<cv::Mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);
 
	return result;
}

測(cè)試效果

圖1?灰度圖

圖2?效果圖1

圖3?效果圖2

? ? ? ?如上圖所示，為了方便，我生成了一個(gè)2001*2001的圖像矩陣，圖1為灰度圖，圖2圖3是經(jīng)過(guò)顏色處理后的顏色圖，滿足了前面提到的需求，這兩個(gè)效果圖對(duì)應(yīng)的參數(shù)不一樣。

? ? ? ?如果函數(shù)有什么可以改進(jìn)完善的地方，非常歡迎大家指出，一同進(jìn)步何樂(lè)而不為呢~

到此這篇關(guān)于基于OpenCV自定義色條實(shí)現(xiàn)灰度圖上色功能代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV灰度圖上色內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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