[C++] opencv - Mat::convertTo函数介绍和使用场景

Mat::convertTo()函数

Converts an array to another data type with optional scaling.

该函数主要用于数据类型的相互转换。

The method converts source pixel values to the target data type. saturate_cast<> is applied at the end to avoid possible overflows:

m(x,y)=saturate_cast<rtype>(α(∗this)(x,y)+β)

这是函数底层算法实现公式，了解算法方便我们熟练运用该函数。

函数原型：

void cv::Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype) const;void cv::Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0) const;

参数说明：
m:目标矩阵。如果m在运算前没有合适的尺寸或类型，将被重新分配。

rtype: 标矩阵的类型。因为目标矩阵的通道数与源矩阵一样，所以rtype也可以看做是目标矩阵的位深度。如果rtype为负值，目标矩阵和源矩阵将使用同样的类型。

alpha: 尺度变换因子（可选）。默认值是1。即把原矩阵中的每一个元素都乘以alpha。

beta: 附加到尺度变换后的值上的偏移量（可选）。默认值是0。即把原矩阵中的每一个元素都乘以alpha，再加上beta。

函数使用案例

降低图像的亮度

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 读取一张灰色图片Mat img = imread("D:/LocalTest/images/beauty_01.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);imshow("原始灰度图片", img);// 降低图像的亮度Mat target_img;img.convertTo(target_img, -1, 1.0, -50);// 打印第一行第一个像素的原始值int img_value = img.at<uchar>(0, 0);int target_img_value = target_img.at<uchar>(0, 0);cout << "The original value of the first pixel is: " << img_value << endl;cout << "The target img value of the first pixel is: " << target_img_value << endl;imshow("减少图像亮度", target_img);// 等待用户按下任意键退出程序waitKey(0);return 0;
}

输出结果：

The original value of the first pixel is: 243

The target img value of the first pixel is: 193

对图像进行归一化处理

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 读取一张灰色图片Mat img = imread("D:/LocalTest/images/beauty_01.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);imshow("原始灰度图片", img);// 将灰色图片转换为进行归一化Mat norm_img;img.convertTo(norm_img, CV_32FC1, 1.0/255.0);// 打印第一行第一个像素的原始值int img_value = img.at<uchar>(0, 0);float norm_img_value = norm_img.at<float>(0, 0);cout << "The original value of the first pixel is: " << img_value << endl;cout << "The norm value of the first pixel is: " << norm_img_value << endl;imshow("归一化图片", norm_img);// 等待用户按下任意键退出程序waitKey(0);return 0;
}

输出结果：

The original value of the first pixel is: 243

The norm value of the first pixel is: 0.952941