C++-灰度图上色GrayToColor

Posted 翟天保Steven

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了C++-灰度图上色GrayToColor相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

场景需求

       最近有客户提出,想要将解包裹图像转化为有颜色的图像,具备更佳的视觉效果。解包裹图是一个float类型的灰度图像,里面的数值范围类似于从-10.25到20.56这种,客户想要最低的数值为蓝色,最高的数值为红色,中间的数值为绿色。

       针对该需求,我们首先需要将灰度值图转化为0-255的8通道(uchar)灰度图,运用归一化函数可以实现,之后考虑到颜色和灰度的关系,比如最低的颜色为蓝色(0,0,255)对应灰度值0,最高的颜色为红色(255,0,0)对应灰度值255,只需要找出其变化的规律即可。

       下方为具体实现函数和测试代码。

功能函数代码

/**
 * @brief GrayToColor                      灰度图上色
 * @param phase                            输入的灰色图像,通道为1
 * @return                                 上色后的图像
 */
static cv::Mat GrayToColor(cv::Mat &phase)
{
	CV_Assert(phase.channels() == 1);

	cv::Mat temp, result, mask;
	// 将灰度图重新归一化至0-255
	cv::normalize(phase, temp, 255, 0, cv::NORM_MINMAX);
	temp.convertTo(temp, CV_8UC1);
	// 创建掩膜,目的是为了隔离nan值的干扰
	mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase == phase);

	// 初始化三通道颜色图
	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;

	// 基于灰度图的灰度层级,给其上色,最底的灰度值0为蓝色(255,0,0),最高的灰度值255为红色(0,0,255),中间的灰度值127为绿色(0,255,0)
	// 不要惊讶蓝色为什么是(255,0,0),因为OpenCV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] > (3 * 255 / 4) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = 4 * (255 - r[j]);
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (3 * 255 / 4) && r[j] > (255 / 2))
				{
					c1[j] = 255 - 4 * (3 * 255 / 4 - r[j]);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (255 / 2) && r[j] > (255 / 4))
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 4 * (255 / 2 - r[j]);
				}
				else if (r[j] <= (255 / 4) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255 - 4 * (255 / 4 - r[j]);
					c3[j] = 255;
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}

	// 三通道合并,得到颜色图
	vector<cv::Mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);

	return result;
}

C++测试代码

#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(cv::Mat &phase);
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(mag);
	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);                //产生指定范围内的指定数量点数,相邻数据跨度相同
	// OpenCV自带的转换有精度限制,导致结果有一定差异性
	//cv::cartToPolar(x, y, mag, ang, false); //坐标转换

	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);
	//设置边界
	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);  //两个元素的间隔

	//计算其他位置的值
	for (int i = 1; i < squaresize - 1; ++i) {
		x.col(i) = -1.0f + i * delta;
		y.row(i) = 1.0f - i * delta;
	}
}

/**
 * @brief GrayToColor                      灰度图上色
 * @param phase                            输入的灰色图像,通道为1
 * @return                                 上色后的图像
 */
static cv::Mat GrayToColor(cv::Mat &phase)
{
	CV_Assert(phase.channels() == 1);

	cv::Mat temp, result, mask;
	// 将灰度图重新归一化至0-255
	cv::normalize(phase, temp, 255, 0, cv::NORM_MINMAX);
	temp.convertTo(temp, CV_8UC1);
	// 创建掩膜,目的是为了隔离nan值的干扰
	mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase == phase);

	// 初始化三通道颜色图
	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;

	// 基于灰度图的灰度层级,给其上色,最底的灰度值0为蓝色(255,0,0),最高的灰度值255为红色(0,0,255),中间的灰度值127为绿色(0,255,0)
	// 不要惊讶蓝色为什么是(255,0,0),因为OpenCV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] > (3 * 255 / 4) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = 4 * (255 - r[j]);
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (3 * 255 / 4) && r[j] > (255 / 2))
				{
					c1[j] = 255 - 4 * (3 * 255 / 4 - r[j]);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (255 / 2) && r[j] > (255 / 4))
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 4 * (255 / 2 - r[j]);
				}
				else if (r[j] <= (255 / 4) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255 - 4 * (255 / 4 - r[j]);
					c3[j] = 255;
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}

	// 三通道合并,得到颜色图
	vector<cv::Mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);

	return result;
}

测试效果

图1 灰度图
图2 颜色图

       如上图所示,为了方便,我生成了一个2001*2001的图像矩阵,图1为灰度图,图2是经过颜色处理后的颜色图,满足了前面提到的需求。

       如果函数有什么可以改进完善的地方,非常欢迎大家指出,一同进步何乐而不为呢~

       如果文章帮助到你了,可以点个赞让我知道,我会很快乐~加油!

以上是关于C++-灰度图上色GrayToColor的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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