在opencv中规范化图像

Normalising an image in opencv

本文关键字：图像 规范化 opencv      更新时间：2023-10-16

我有一个RGB图像存储在Mat数据结构中。我正在使用opencv中的cvtColor函数将图像转换为灰度。在那之后，我试图将图像归一化到[0,1]的范围。我使用的是opencv的默认normalize函数。为了检查正确性，我尝试打印像素值，并将其与matlab值等同（matlab值已经在[0,1]范围内）。但价值观差异很大。帮助我使两个结果几乎相同。以下是opencv和matlab代码。

Mat img1 = imread("D:/input.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
cvtColor(img1, img1, CV_BGR2GRAY);
img1.convertTo(img1, CV_32FC1);
cv::normalize(img1, img1, 0.0, 1.0, NORM_MINMAX, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < img1.rows; i++)
{
    for (int j = 0; j < img1.cols; j++)
    {
       cout << img1.at<float>(i, j) << endl;
    }
}

Matlab代码：

 I=im2double(imread('input.png'));
 gI=rgb2gray(I);
 display(gI)

我认为您不想在这里进行规范化。Matlab转换rgb2gray使用以下等式：0.2989*R+0.587*G+0.1140*B。因此，在输出灰度图像中，不希望最小值为0.0或最大值为1.0。如果你有纯白色（255255255）和纯黑色（0,0,0）像素，你只会期望0和1。

试试这个：

img *= 1./255;
cvtColor(img, img, CV_BGR2GRAY);
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