怎么用opencv获取图像灰度值(用C语言)
我想做基于NCC的图像匹配,第一步想用opencv获取图像的灰度值,求一个详细的程序。另外我用的图像是彩色的,需要先把彩图变成灰度图吗?这里有点迷惑,彩色图像的灰度值可以...
我想做基于NCC的图像匹配,第一步想用opencv获取图像的灰度值,求一个详细的程序。另外我用的图像是彩色的,需要先把彩图变成灰度图吗?这里有点迷惑,彩色图像的灰度值可以直接得到吗?
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1、可以变成灰度图也可以不变。这里假设你的图像都是IPL_DEPTH_8U类型。
2、如果变成灰度图,就是单通道图像,获取的就是每一个像素点的灰度值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 0);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一:使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s = cvGet2D(img, i, j); //其中i代表y轴(第i行),即height;j代表x轴(第j列),即width。
printf("gray value=%f\n",s.val[0]);
//方法二:使用直接访问
uchar val = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]; //i和j的意义同上
printf("gray value=%d\n",val);
}
}
3、如果不变成灰度图,就是3通道图像,获取的就是每一个像素点的BGR值,然后分别获取B值,G值和R值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 1);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一:使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s=cvGet2D(img,i,j); //其中i代表y轴(第i行),即height;j代表x轴(第j列),即width。
printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]); //注意是BGR顺序
//方法二:使用直接访问
int bVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]; // B
int gVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]; // G
int rVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]; // R
printf("B=%d, G=%d, R=%d\n",bVal,gVal,rVal); //注意是BGR顺序
}
}
2、如果变成灰度图,就是单通道图像,获取的就是每一个像素点的灰度值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 0);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一:使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s = cvGet2D(img, i, j); //其中i代表y轴(第i行),即height;j代表x轴(第j列),即width。
printf("gray value=%f\n",s.val[0]);
//方法二:使用直接访问
uchar val = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]; //i和j的意义同上
printf("gray value=%d\n",val);
}
}
3、如果不变成灰度图,就是3通道图像,获取的就是每一个像素点的BGR值,然后分别获取B值,G值和R值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 1);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一:使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s=cvGet2D(img,i,j); //其中i代表y轴(第i行),即height;j代表x轴(第j列),即width。
printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]); //注意是BGR顺序
//方法二:使用直接访问
int bVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]; // B
int gVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]; // G
int rVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]; // R
printf("B=%d, G=%d, R=%d\n",bVal,gVal,rVal); //注意是BGR顺序
}
}
东莞大凡
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1、可以变成灰度图也可以不变。这里假设你的图像都是IPL_DEPTH_8U类型。
2、如果变成灰度图,就是单通道图像,获取的就是每一个像素点的灰度值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 0);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一:使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s = cvGet2D(img, i, j); //其中i代表y轴(第i行),即height;j代表x轴(第j列),即width。
printf("gray value=%f\n",s.val[0]);
//方法二:使用直接访问
uchar val = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]; //i和j的意义同上
printf("gray value=%d\n",val);
}
}
3、如果不变成灰度图,就是3通道图像,获取的就是每一个像素点的BGR值,然后分别获取B值,G值和R值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 1);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一:使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s=cvGet2D(img,i,j); //其中i代表y轴(第i行),即height;j代表x轴(第j列),即width。
printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]); //注意是BGR顺序
//方法二:使用直接访问
int bVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]; // B
int gVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]; // G
int rVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]; // R
printf("B=%d, G=%d, R=%d\n",bVal,gVal,rVal); //注意是BGR顺序
}
}
2、如果变成灰度图,就是单通道图像,获取的就是每一个像素点的灰度值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 0);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一:使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s = cvGet2D(img, i, j); //其中i代表y轴(第i行),即height;j代表x轴(第j列),即width。
printf("gray value=%f\n",s.val[0]);
//方法二:使用直接访问
uchar val = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]; //i和j的意义同上
printf("gray value=%d\n",val);
}
}
3、如果不变成灰度图,就是3通道图像,获取的就是每一个像素点的BGR值,然后分别获取B值,G值和R值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 1);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一:使用cvGet2D()函数间接访问
CvScalar s=cvGet2D(img,i,j); //其中i代表y轴(第i行),即height;j代表x轴(第j列),即width。
printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]); //注意是BGR顺序
//方法二:使用直接访问
int bVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]; // B
int gVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]; // G
int rVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]; // R
printf("B=%d, G=%d, R=%d\n",bVal,gVal,rVal); //注意是BGR顺序
}
}
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