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社区首页 >专栏 >关于cv::imread读取图片类型的初探[通俗易懂]

关于cv::imread读取图片类型的初探[通俗易懂]

作者头像
全栈程序员站长
发布2022-11-19 13:20:19
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发布2022-11-19 13:20:19
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

关于cv::imread读取图片类型的初探

问题来源

在处理深度图的时候,在用 cv::imread 读取深度图像时,本以为得到的是单通道图,但实际是三通道图。所以仔细看了一下 cv::imread 函数。

环境

Ubuntu16 Opencv 4.0.0

首先生成单通道和三通道的png图片

代码语言:javascript
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#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
using namespace std;
int main(){
	cv::Mat mat1(480,480,CV_8UC3,cv::Scalar(255,128,0));
	cv::imshow("mat1",mat1);
	cv::Mat mat2(480,480,CV_8UC1,cv::Scalar(128));
	cv::imshow("mat2",mat2);
	cv::imwrite("mat1.png",mat1);
	cv::imwrite("mat2.png",mat2);
	cv::waitKey(0);
	return 1;
}

两张图片,一张三通道图片有颜色,一张单通道图片,无颜色。保存成PNG格式。文件大小分别为2.3KB和1.3KB。

cv::imread函数及其参数

代码语言:javascript
复制
Mat cv::imread (
	const String & filename, 
	int flags = IMREAD_COLOR 
)

enum cv::ImreadModes{
	IMREAD_UNCHANGED,			//-1   使图像保持原样输出  
	IMREAD_GRAYSCALE,			//0   把图像转成单通道的灰度图输出
	IMREAD_COLOR ,				//1	//把图像转成三通道的rgb图输出
	IMREAD_ANYDEPTH, 			//2   //If set, return 16-bit/32-bit image when the input has the corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit.
	IMREAD_ANYCOLOR	,			//4   //以任何可能的颜色格式读取图像
	IMREAD_LOAD_GDAL, 			//8 	//use the gdal driver for loading the image
	IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2,	//16	//输出单通道灰度图,并且将图像缩小为原来的1/2
	IMREAD_REDUCED_COLOR_2 ,	//17  //输出三通道的rgb图,并且缩小图像到原来的1/2
	IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4, //32  //单通道  1/4
	IMREAD_REDUCED_COLOR_4 ,	//33	//三通道  1/4
	IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8, //64	//单通道  1/8
	IMREAD_REDUCED_COLOR_8 ,	//65	//三通道  1/8
	IMREAD_IGNORE_ORIENTATION 	//128	//do not rotate the image according to EXIF's orientation flag. 
}

对我们有意义的有参数-1,0,1。 而参数IMREAD_COLOR 默认值为1。 下面是一些具体例子而已。

不同参数读取rgb图像

代码语言:javascript
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#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
int main(){
	cv::Mat mat1 = cv::imread("mat1.png");
	cout<<mat1.type()<<endl;
	cout<<mat1(cv::Range(0,3),cv::Range(0,3))<<endl;

	cv::Mat mat1_0 = cv::imread("mat1.png",0);
	cout<<mat1_0.type()<<endl;
	cout<<mat1_0(cv::Range(0,3),cv::Range(0,3))<<endl;

	cv::Mat mat1_1;
	cv::cvtColor(mat1,mat1_1,cv::COLOR_RGB2GRAY);
	cout<<mat1_1.type()<<endl;
	cout<<mat1_1(cv::Range(0,3),cv::Range(0,3))<<endl;

	return 1;
}

输出

代码语言:javascript
复制
16
[255, 128,   0, 255, 128,   0, 255, 128,   0;
 255, 128,   0, 255, 128,   0, 255, 128,   0;
 255, 128,   0, 255, 128,   0, 255, 128,   0]
0
[104, 104, 104;
 104, 104, 104;
 104, 104, 104]
0
[151, 151, 151;
 151, 151, 151;
 151, 151, 151]

单通道读取不等于直接把图像转为灰度图。

附 cv::Mat.type()

代码语言:javascript
复制
		C1 	C2 	C3 	C4 
CV_8U   0   8   16	24
CV_8S   1   9	17	25
CV_16U  2   10	18	26
CV_16S  3   11	19	27
CV_32S  4   12	20	28
CV_32F  5   13	21	29
CV_64F  6   14	22	30 

不同参数读取单通道图片

代码语言:javascript
复制
#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
int main(){

	cv::Mat mat2 = cv::imread("mat2.png");
	cout<<mat2.type()<<endl;
	cout<<mat2(cv::Range(0,3),cv::Range(0,3))<<endl;

	cv::Mat mat2_00 = cv::imread("mat2.png",-1);
	cout<<mat2_00.type()<<endl;
	cout<<mat2_00(cv::Range(0,3),cv::Range(0,3))<<endl;

	cv::Mat mat2_0 = cv::imread("mat2.png",0);
	cout<<mat2_0.type()<<endl;
	cout<<mat2_0(cv::Range(0,3),cv::Range(0,3))<<endl;

	cv::Mat mat2_1 = cv::imread("mat2.png",1);
	cout<<mat2_1.type()<<endl;
	cout<<mat2_1(cv::Range(0,3),cv::Range(0,3))<<endl;


	return 1;
}

输出:

代码语言:javascript
复制
16
[128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128;
 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128;
 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128]
0
[128, 128, 128;
 128, 128, 128;
 128, 128, 128]
0
[128, 128, 128;
 128, 128, 128;
 128, 128, 128]
16
[128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128;
 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128;
 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128]

参数-1和0是期望的输出。 参数1也按照预期进行了复制。 无参数时,参数并非默认-1 。

当我打出默认参数的时候,才注意到我只需要找到默认参数cv::IMREAD_COLOR(见“cv::imread函数及其参数”),而打印出来是1。

遇到的一些情况

以上笔者读取的是自己制作的图片,但在项目中碰到的一张深度图,如图

(在此显示不太清楚) 在-1参数下读取的type为2,也即是16UC1。 总结起来,在读取图像后,需要确认读取格式和自己预期是否相同。

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原始发表:2022年10月14日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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