opencv判断灰化情况

目的

先说说理论:
在图像处理中,用RGB三个分量(R:Red,G:Green,B:Blue),即红、绿、蓝三原色来表示真彩色,R分量,G分量,B分量的取值范围均为0~255,比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为:255,0,0。
那么什么叫图片的灰度化呢?其实很简单,就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足下面的关系:R=G=B(就是红色变量的值,绿色变量的值,和蓝色变量的值,这三个值相等,“=”的意思不是程序语言中的赋值,是数学中的相等),此时的这个值叫做灰度值。
这是理论,实际在Opencv中,灰度化就是单通道图了,因为RGB都一样了,没必要都存储了。
再说说具体目的:
目的就是判断一个图片是否灰化了。
网上,包括,AI上很多方法都不行。

分析

先把一张简单的图片进行灰化操作:

void productGrayImage()
{cv::Mat image(10, 10, CV_8UC3);// 遍历图像的每个像素for (int x = 0; x < image.rows; ++x) {for (int y = 0; y < image.cols; ++y) {// 获取像素的指针cv::Vec3b& pixel = image.at<cv::Vec3b>(x, y);// 为BGR通道分别赋值pixel[0] = 255; // 蓝色通道 (B)pixel[1] = 9; // 绿色通道 (G)pixel[2] = 10;   // 红色通道 (R)}}image.at<cv::Vec3b>(0, 0)[0] = 255;image.at<cv::Vec3b>(0, 0)[1] = 255;image.at<cv::Vec3b>(0, 0)[2] = 255;printf("image.type=%d\n", image.type());// 显示图像cv::imshow("Colored Image", image);cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);printf("image.type=%d\n", image.type());for (int x = 0; x < image.rows; ++x){for (int y = 0; y < image.cols; ++y){// 获取像素的指针int pixel = image.at<uchar>(x, y);printf("%d ",pixel);}printf("\n");}
//    cv::imwrite("gray.jpg", image);cv::imshow("gray Image", image);cv::imwrite("gray.bmp", image);
}

运行情况:
在这里插入图片描述

生成gray.bmp的情况:
在这里插入图片描述

下面判断是否灰化:

void judgeGrayImageInfo(QString imagePath)
{//cv::Mat image = cv::imread(imagePath.toStdString(), cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 加载图像QImage image = QImage(imagePath);qDebug()<<"image.colorCount="<<image.colorCount();qDebug()<<"image.format="<<image.format();cv::Mat mat = cv::imread(imagePath.toStdString()); // 加载图像qDebug()<<"mat.type="<<mat.type();for (int i = 0; i < mat.rows; i++){for (int j = 0; j < mat.cols; j++){if(mat.type() == 16){cv::Vec3b pixel = mat.at<cv::Vec3b>(i, j);printf("%d,%d,%d ", pixel[0], pixel[1], pixel[2]);}else{int pixel = mat.at<uchar>(i, j);printf("%d ", pixel);}}printf("\n");}if (isGrayImage(mat)) {std::cout << "The image is grayscale." << std::endl;} else {std::cout << "The image is not grayscale." << std::endl;}cv::imshow("gray Image", mat);cv::Mat mats[3];split(mat,mats);cv::imshow("gray gray Image", mat);mat = mats[0];int uniqueColors = cv::countNonZero(mat);qDebug()<<"uniqueColors="<<uniqueColors;qDebug()<<"mat.type="<<mat.type();if(mat.type() == 0){mat.at<uchar>(0, 1) = 255;mat.at<uchar>(0, 2) = 255;}for (int i = 0; i < mat.rows; i++){for (int j = 0; j < mat.cols; j++){if(mat.type() == 16){cv::Vec3b pixel = mat.at<cv::Vec3b>(i, j);printf("%d,%d,%d ", pixel[0], pixel[1], pixel[2]);}else{int pixel = mat.at<uchar>(i, j);printf("%d ", pixel);}}printf("\n");}
}

运行情况:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

可以见得,能正确判断是否灰化

总结

灰化是怎么判断的呢?
灰化图在opencv中是单通道图,但保存时,会转化成RGB模式的图。
所以,再加载,通过通道数,判断是否是灰度图,这样是不对的。
解决方法:
首先,一个图片在保存时,其实是以RGB模式保存的,这也是操作系统默认的保存方式。
那一个灰化图在保存时,会默认转化为RGB模式,怎么转化,其就是把一个灰化值重复为三份,分别对应RGB,这样就可以了。
如图所示:
在这里插入图片描述

知道这个情况了:
就知道如何判断一个图是否灰化了:
那就是:R=G=B就可以了。
具体代码见:
https://download.csdn.net/download/maokexu123/88862864

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