OpenCV-图像灰度处理-Luminosity方法

发布时间:2023-10-01 14:00

BGR2GRAY

对采集的图像进行灰阶处理,即将每个彩色像素由R、G、B 三色的强度描棕映射到一个单独的数字作为灰度值。
OpenCV里面有一个函数可以实现图像灰度处理的功能。

cvtColor(img, dst, COLOR_RGB2GRAY);

然而,这个BGR2GRAY采用的方式是(CCIR 601):

Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

OpenCV-图像灰度处理-Luminosity方法_第1张图片

然而,我需要的是采用( ITU-R Recommendation BT. 709.)的方法,Luminosity方法,因为人眼对绿色比其他颜色更敏感,所以,绿色加权最大。公式为:

Y = 0.21 R + 0.72 G + 0.07 B

直接调用OpenCV的RGB2GRAY显然是不对的,对于我这种coding能力很弱的人来讲,直接调用RGB2GRAY的参数修改又麻烦,所以想找一个捷径。

方法

此处采用一个迂回方式进行处理:

  1. 首先,采用OpenCV中的RGB2XYZ,将RGB 转换为 CIE XYZ.Rec 709 with D65 white point,根据OpenCV文档,这个Y通道的系数,正好是我们需要的Luminosity方法的参数。
    OpenCV-图像灰度处理-Luminosity方法_第2张图片
  2. 直接提取Y通道,即需要的图像使用Luminosity方法灰度处理的结果。

代码

	Mat img = imread("lena.jpg");
	imshow("lena", img);
	
	Mat dst;
	cvtColor(img, dst, COLOR_RGB2XYZ);
	
	Mat channels[3];
	split(dst, channels);
	imshow("img0", channels[0]);
	imshow("img1", channels[1]);
	imshow("img2", channels[2]);

	waitKey(0);
	return 0;

结果

OpenCV-图像灰度处理-Luminosity方法_第3张图片
OpenCV-图像灰度处理-Luminosity方法_第4张图片
OpenCV-图像灰度处理-Luminosity方法_第5张图片
OpenCV-图像灰度处理-Luminosity方法_第6张图片
这个方法不知道是否有错误的地方,欢迎指正。

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