【OpenCV】基础入门（二）图像基础概念 | 图像灰度化处理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【OpenCV】基础入门（二）图像基础概念 | 图像灰度化处理 | 图像二值化处理。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。

一、图像信息

在计算机中用一般用M x N的矩阵来表示一幅尺寸大小为M x N的数字图像，矩阵元素的值就是该图像对应位置上的像素值。

对于计算机本地磁盘中的彩色图像，单机鼠标右键，选择“属性”，可以看到一幅图像的基本信息。

二、图像种类

1、灰度图:

灰度图是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色，但是灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。

2、二值图像：

一幅二值图像的二维矩阵仅由 0、1 两个值构成，“0”代表黑色，“1”代表白色。二值图像可以看成是灰度图像的一个特例。
二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。

3、彩色图：

彩色图的每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的。RGB 图像每一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由 R、G、B 三个分量来表示，M、N 分别表示图像的行列数，三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的 R、G、B 三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为 8 位无符号整形，通常用于表示和存放真彩色图像。

二、图像处理

1、图像灰度化处理

OpenCV 使用函数 cvtColor 来将输入图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。可以用来对图像进行灰度化。

void cv::cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0)

其中，参数表示 src 输入图像，参数 dst 表示输出图像，参数 code 表示颜色空间转换的标识符，参数 dstCn 表示目标图像的通道数，若该参数值为 0，表示目标图像取源图像的通道数。

#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
	//读取源图像并转化为灰度图像
	cv::Mat srcImage = imread("...\\dog.jpg");
	if (!srcImage.data)
		return 1;
	//读取源图像并转化为灰度图像
	Mat srcGray;
	cvtColor(srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY);
	//显示源图像及灰度图像
	imshow("srcImage", srcImage);
	imshow("srcGray", srcGray);
	waitKey(0);
	return 0;
}

运行结果如图所示：
图像的二值化处理通常用于,opencv,人工智能,计算机视觉,c++,音视频

2、图像二值化处理

OpenCV 使用函数 threshold 进行阈值化处理，实现二值化。

threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type )

其中，参数表示 src 输入图像，参数 dst 表示输出图像，参数 thresh表示阈值，参数 maxval像素最大值，参数 type 表示阈值处理的方式。

#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    //读取源图像并转化为灰度图像
    cv::Mat srcImage = imread("C:\\Users\\86173\\Desktop\\cc.jpg");
    if (!srcImage.data)
        return 1;
    //读取源图像并转化为灰度图像
    Mat srcGray;
    cvtColor(srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY);
    // 二值化
    Mat srcBinary;
    threshold(srcGray, srcBinary, 127, 255, cv::THRESH_BINARY);
    //显示源图像及二值化图像
    imshow("srcImage", srcImage);
    imshow("srcGray", srcBinary);
    waitKey(0);
    return 0;
}