【C++ OpenCV】LUT查找表原理、实操、使用时机-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【C++ OpenCV】LUT查找表原理、实操、使用时机。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

LUT查找表

一、引言

存在的意义：

在OpenCV中，LUT代表查找表（Lookup Table），它是一种用于像素值映射的技术。查找表是一个数组，其中每个元素对应于输入像素值的一个映射值。使用LUT可以有效地对图像进行像素值的转换，常用于颜色空间转换或者对特定像素值进行操作。

LUT通常在需要将图像像素值映射到其他值域时使用，例如将灰度图像转换为伪彩色图像。通过定义一个映射表，可以将原始图像中的每个像素值映射到新的颜色或灰度值，从而实现不同的效果。

而二值化阈值化（Thresholding）是另一种常见的图像处理技术，它将灰度图像转换为二值图像（只有两个像素值，通常是黑色和白色）。二值化是根据阈值将灰度图像中的像素值分成两个类别，通常是将低于阈值的像素设为一个值（例如0），高于阈值的像素设为另一个值（例如255）。二值化通常用于图像分割、边缘检测等应用中。

因此，LUT主要用于对图像像素值进行映射，从而实现颜色空间转换等操作，而二值化阈值化则用于将灰度图像转换为二值图像。两者的主要区别在于处理的目标和操作方式。

都是阈值分割和阈值shreshold有什么区别？

阈值shreshold只能将图片全局按照一个阈值进行映射，LUT可以按照自己设置的阈值范围进行映射

兼容了shreshold的二值化，但是可以多阈值划分。不仅仅可以应用于0-255像素值。

原理：映射

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灰度值低于100映射为0，大于100小鱼253的映射为1，其余映射为2

比如一个灰度图像，其本质就是一个像素矩阵，我将其每一个像素的灰度值与我的映射矩阵进行比较，如果灰度值为150，则将其映射为1

如果此处还不明白，请见实操部分

二、代码源码

void::cv::LUT(  InputArray src,
                InputArray lut,
                OutputArray dst
             )

src：输入矩阵，其数据类型只能是CV_8U
lut：256个灰度值的查找表，只能是单通道或者与src通道数相同（src3通道，lut不能是2通道，只能是1或者3通道，由此可见其是一个n*256的矩阵
dst：输出图像矩阵，其尺寸与src相同，但是数据类型和lut相同（因为src经过lut映射后，输出的dst其像素矩阵值只能是我们规定好的值，如图1的0/1/2）

如果src是三通道，lut是单通道。则是将三通道分离后每个通道单独与lut进行映射后再复合在一起，输出一个图像矩阵

如果src是三通道，lut是三通道。则是两两对应的通道进行映射，对应三个图像矩阵映射后复合在一起（src的R和lut的R映射、src的G和lut的G映射、src的B和lut的B映射）

三、实操

原图：

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#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>

using namespace std;
using namespace cv;


int main()
{
    Mat img = imread("E://学习//OPEN-CV学习//lena.png");
    if (img.empty())
    {
        cout << "读取失败！" << endl;
        return -1;
    }

    uchar Lutfirst[256];
    //lut矩阵的第一个通道的数组值
    for (int i = 0; i < 256; i++)
    {
        if (i <= 100)
        {
            Lutfirst[i] = 0;
        }
        if (i > 100 && i <= 200)
        {
            Lutfirst[i] = 100;
        }
        if (i > 200)
        {
            Lutfirst[i] = 255;
        }

        //通过数组的方式构造Mat矩阵
        Mat lutOne(1, 256, CV_8U, Lutfirst);


        //lut矩阵的第二个通道的数组值
        uchar Lutsecond[256];
        for (int i = 0; i < 256; i++)
        {
            if (i <= 100)
            {
                Lutfirst[i] = 0;
            }
            if (i > 100 && i <= 200)
            {
                Lutfirst[i] = 100;
            }
            if (i > 200)
            {
                Lutfirst[i] = 255;
            }

        }
        //通过数组的方式构造Mat矩阵
        Mat lutTwo(1, 256, CV_8U, Lutsecond);

        //lut矩阵的第三个通道的数组值
        uchar Lutthrid[256];
        for (int i = 0; i < 256; i++)
        {
            if (i <= 100)
            {
                Lutfirst[i] = 100;
            }
            if (i > 100 && i <= 200)
            {
                Lutfirst[i] = 200;
            }
            if (i > 200)
            {
                Lutfirst[i] = 255;
            }

        }
        //通过数组的方式构造Mat矩阵
        Mat lutThree(1, 256, CV_8U, Lutthrid);

        vector<Mat> mergeMats;
        mergeMats.push_back(lutOne);
        mergeMats.push_back(lutTwo);
        mergeMats.push_back(lutThree);


        Mat mergeTree;
        merge(mergeMats, mergeTree);

        Mat out_three,img_one,gary,gary_one;
        //原图与单通道进行映射
        LUT(img, lutOne, img_one);
        //原图与多通道进行映射
        LUT(img, mergeTree, out_three);
        imshow("out_three", out_three);
        imshow("out_three", img_one);
        //灰度图与单通道进行映射
        cvtColor(img, gary, COLOR_BGR2GRAY);
        LUT(gary, lutOne, gary_one);



        waitKey(0);
        return 0;
    }

}

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