图像的表示方法

• 二值图像

二值图像通常用一个数组来描述，像素值不是0就是1，0表示黑色，1表示白色，优点是占用空间最小。

• 灰度图像

灰度图像也称为单色图像，通常也是用一个二维数组描述，8位表示一个像素，0表示黑色，255表示白色，1~254表示不同深度的颜色。uint类型像素在【0, 255】或者【0， 65535】范围，double类型像素在【0.0， 1.0】范围。

• RGB彩色图像

RGB图像就是我们常说的真彩色，利用3个大小相同的二维数组表示像素，3个数组分别表示R（红色）,G（绿色）,B（蓝色）这三个分量，通过这3种基本颜色可以合成任意颜色。每一种颜色占8位，范围【0， 255】。

• 索引图像

索引图像，顾名思义，就是把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。索引图像包括一个数据矩阵X和一个颜色映射map。X储存像素值，map是一个m*3的数据矩阵，储存每个像素值对应的三种颜色值，范围【0， 1】，double类型。

MATLAB图像类型转换

因为MATLAB方便，所以就以MATLAB为主要例子，常用函数如下：

gray2ind： 灰度转索引
imbinarize： 灰度 转二值 %im2bw已经不推荐用了
ind2gray: 索引转灰度
ind2rgb: 索引转真彩色
mat2gray： 数值矩阵转灰度
rgb2gray： 真彩色转灰度
rgb2ind： 真彩色转索引
dither： 图像抖动，灰度变二值或者真彩色变索引

具体代码案例：

close all;clear all;clc;
img = imread('data/pkq.jpeg');
gray = rgb2gray(img); % rgb转灰度
bw = imbinarize(gray); % 必须是二维图像，所有先要把rgb转为灰度再转二值
[ind, map] = rgb2ind(img, 32);% rgb转索引
% map = colorcube(128);
% ind2 = rgb2ind(img， map);
subplot(2,2,1);
imshow(img);title('原图像');
subplot(2,2,2);
imshow(gray);title('灰度图像');
subplot(2,2,3);
imshow(bw);title('二值图像');
subplot(2,2,4);
imshow(ind, map);title('索引图像');
imwrite(ind, map,'data/pkg.png'); % 储存图像

c++实现图像类型转换

opencv主要用到的转化函数为：

cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 ); 

第一个参数是输入图像，第二个是输出图像，第三个是颜色空间转换的标识符，第四个是参数为目标图像的通道，通道类型很多。常用的就是彩色和灰度的互转：

COLOR_BGR2GRAY = 6 彩色到灰度
COLOR_GRAY2BGR = 8 灰度到彩色

上一篇已经有注释了，所以就不重复注释，具体代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace cv; // 使用cv命名空间
int main(int argc, char ** argv){
 Mat img = imread("data/images/pkq.jpeg"); // 读取图像，如果没读取到就报错
 if (img.empty()){
 std::cerr << " Condn't not load image " << std::endl;
 return -1;
 }

 namedWindow("image", CV_WINDOW_NORMAL);
 imshow("image", img); // 显示图像 
 
 Mat gray;
 cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 建立一个矩阵，将真彩色图像转换为灰度图像

 imwrite("data/images/pkq_gary.png", gray); // 保存灰度图像

 imshow("image_gary", gray);
 waitKey(0);
 return 0;
}

python实现图像类型转换

python和MATLAB比较人性化的一点就是不需要特意指定类型gray，会自动识别

import cv2 as cv
img = cv.imread("data/images/pkq.jpeg") # 读取图像

cv.namedWindow("image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("image", img) # 显示图像

gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 和c++基本一样

cv.imwrite("data/images/pkq_gary.png", gray) # 保存灰度图像
cv.imshow("gary", gray)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果如下图：

总结：没有特殊需求还是MATLAB简单