目录

一、彩色图灰度化

1、主要函数cvtColor()介绍

2、代码

3、效果

二、通道分离

1、向量介绍

2、总代码

3、效果

三、单通道(灰度图)反差处理

1、单通道向量访问

2、代码

3、效果

四、多通道(彩色图)反差处理（彩色图的反差处理）

1、多通道向量访问

2、代码

3、效果

总代码

一、彩色图灰度化

1、主要函数cvtColor()介绍

彩图灰度化要用到cv2.cvtColor() 颜色转换函数

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

. InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像，可以是Mat类

. OutputArray dst: 输出图像即进行颜色空间变换后存储图像，也可以Mat类

. int code:转换的代码或标识，即在此确定将什么制式的图片转换成什么制式的图片。

（注：这里用的是COLOR_RGB2GRAY（彩图转灰度图）（用的opencv3，所以用右边的参数））

. int dstCn = 0:目标图像通道数，如果取值为0，则由src和code决定

2、代码

//原图转灰度图#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){Mat img;img = imread("Resource/test.jpg");//读取if (img.empty()){printf("could not load the picture...");}// 将彩色图转换为灰度图，常采用以下方法：Mat gray_img;cvtColor(img, gray_img, COLOR_RGB2GRAY);//颜色转换函数//原图新图RGB转GRAYnamedWindow("原图：", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("原图：", img);namedWindow("灰度图片：", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("灰度图片：", gray_img);waitKey(0);return 0;}

3、效果

二、通道分离

1、向量介绍

通道分离需要借助矩阵向量，向量特点是可以无限延伸，一个向量存放一组通道数据。

这里的向量可以理解为数学意义上的列向量，构造一个_cn*1的列向量，数据类型为_Tp，格式如下：Vec <Typename _Tp，int _cn>

注：OpenCV中对RGB图像数据的存储顺序是BGR，而且Scalar+的顺序也是B+G+R搜索结果。

（是BGR不是RGB）

2、总代码

//通道分离//通道分离需要用到向量（3个通道分别存入3个向量）#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;Mat img, Img;vector<Mat> planes;//创建向量（存放各通道内元素）//图像初始化void Image_Init(){img = imread("Resource/rgb.jpg");//读取if (img.empty()){printf("could not load the picture...");exit(0);}}//改变图像大小（便于观看）void Resize(){resize(img, Img, Size(img.cols / 2, img.rows / 2));//原图 新图（宽， 高）}//通道分离void Split(){//将原图通道分离split(Img, planes);//分离通道（3个通道分别存入3个向量）//cout << planes[0];//一个向量存放一组通道数据：比如planes[0]存放所有R，planes[1]存放所有G，planes[2]存放所有B}//显示图像void Show(){//显示imshow("原图：", Img);imshow("蓝色通道：", planes[0]);//蓝Bimshow("绿色通道：", planes[1]);//绿Gimshow("红色通道：", planes[2]);//红R}int main(){Image_Init();//图像初始化Resize();//改变图像大小（便于观看）Split();//通道分离Show();//显示图像waitKey(0);return 0;}

3、效果

三、单通道(灰度图)反差处理

1、单通道向量访问

灰度图是单通道，可以以它作为对象进行操作。

访问Mat对象中的值，最直接的方式是使用Mat的成员函数at，如对于单通道且数据类型为CV_32F的对象m，访问它的第i行第j列的值，格式为：m.at<float>(i,j)。

grayImg.at<float>(i, j); //访问grayImg图片的i行j列元素

2、代码

//单通道访问（灰度图片是单通道）void OneChannel(){cvtColor(img, grayImg, COLOR_RGB2GRAY);//彩图转灰度图imshow("灰度图片：", grayImg);//单通道反差处理for (int i = 0; i < grayImg.rows; i++){for (int j = 0; j < grayImg.cols; j++){//对grayImg的i行j列元素做反差处理grayImg.at<uchar>(i, j) = 255 - (int)grayImg.at<uchar>(i, j);}}imshow("反差灰度图片：", grayImg);}

3、效果

四、多通道(彩色图)反差处理（彩色图的反差处理）

1、多通道向量访问

彩色图是多通道，可以以它作为对象进行操作。

访问Mat对象中的值，最直接的方式是使用Mat的成员函数at，如对于单通道且数据类型为CV_32F的对象m，访问它的第i行第j列的值，格式为：m.at<float>(i,j)。

OpenCV向量类：

typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;

typedef Vec<int, 2> Vec2i;

typedef Vec<float, 4> Vec4f;

typedef Vec<double, 3> Vec3d;

2、代码

//多通道处理（彩图是多通道）void MultiChannels(){for (int i = 0; i < img.rows; i++){//处理方式1：逐向量处理for (int j = 0; j < img.cols; j++){img.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[0];//i行j列0向量（R通道）img.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[1];//i行j列1向量（G通道）img.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[2];//i行j列2向量（B通道）}//处理方式2：逐元素处理/*for (int j = 0; j < img.cols*img.channels(); j++){img.at<uchar>(i, j) = 255 - img.at<uchar>(i, j);}*/}imshow("彩色图片反差处理：", img);}

3、效果

总代码

//单通道和多通道处理//单通道处理灰度图，多通道处理彩图#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;Mat img, grayImg;//单通道处理（灰度图片是单通道）void OneChannel(){cvtColor(img, grayImg, COLOR_RGB2GRAY);//彩图转灰度图imshow("灰度图片：", grayImg);//单通道反差处理for (int i = 0; i < grayImg.rows; i++){for (int j = 0; j < grayImg.cols; j++){//对grayImg的i行j列元素做反差处理grayImg.at<uchar>(i, j) = 255 - (int)grayImg.at<uchar>(i, j);}}imshow("灰度图片反差处理：", grayImg);}//多通道处理（彩图是多通道）void MultiChannels(){for (int i = 0; i < img.rows; i++){//处理方式1：逐向量处理for (int j = 0; j < img.cols; j++){img.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[0];//i行j列0向量（R通道）img.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[1];//i行j列1向量（G通道）img.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255 - img.at<Vec3b>(i, j)[2];//i行j列2向量（B通道）}//处理方式2：逐元素处理/*for (int j = 0; j < img.cols*img.channels(); j++){img.at<uchar>(i, j) = 255 - img.at<uchar>(i, j);}*/}imshow("彩色图片反差处理：", img);}int main(){img = imread("Resource/test.jpg");//读取if (img.empty()){printf("could not load the picture...");}imshow("原图：", img);//OneChannel();//单通道处理（灰度图）MultiChannels();//多通道处理（彩图）waitKey(0);return 0;}

如果有错误，欢迎斧正，Thanks♪(･ω･)ﾉ