OpenCV
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
代码
1 #include<cv.h>
2 #include<highgui.h>
3
4 using namespace cv;
5 using namespace std;
6
7 int main()
8 {
9 IplImage *img=cvLoadImage("D:\\Opencv\\Images\\lena.jpg");
10 IplImage* dest=cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,1);
11 cvNamedWindow("SourceImage");
12 cvNamedWindow("destinationImage");
13
14 uchar* data=(uchar*)img->imageData;
15
16 int step = img->widthStep/sizeof(uchar); //step即为上图的widthstep
17 int channels = img->nChannels; // 这个图片为3通道的
18 uchar b=0,g=0,r=0;
19 for(int i=0;i<img->height;i++)
20 for(int j=0;j<img->width;j++){
21 b=data[i*step+j*channels+0]; // 此时可以通过更改bgr的值达到访问效果。
22 g=data[i*step+j*channels+1];
23 r=data[i*step+j*channels+2];
24 // ((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =(b+r+g)/3;//(1)
25 //((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =r*0.299+g*0.587+0.144*b;//(2)
26 ((char*)(dest->imageData + j*dest->widthStep))[i] =g;//(3)
27 }
28
29 cvShowImage("SourceImage",img);
30 cvShowImage("destinationImage",dest);
31 cvWaitKey();
32 cvDestroyAllWindows();
33 cvReleaseImage(&img);
34 cvReleaseImage(&dest);
35 //i*step 当i=0 即为上图的第一行 为1就是第二行
36 //j*chanels+0 j*通道数当j=0为第一列的第0个通道->b
37 //j*channels+1 当j=1为第二列的第1个通道->g
38 }
https://www.cnblogs.com/BasilLee/p/3818217.html