Question

使用OpenCV。

我有一个RGB图像，每个值都是一个浮点数。我还有一个标准的色彩校正矩阵3x4。

在图像上“应用”此矩阵的最快方法是什么？

如果你不知道色彩校正......这是一个简单的矩阵运算。

如果图像看起来像这样（每个像素是3个浮点数）：

R G B
R G B
R G B
R G B
R G B
.
.
.

然后我想执行以下操作：

1 R G B     [ A1, A2, A3 ] 
1 R G B     [ R1, R2, R3 ]
1 R G B  *  [ G1, G2, G3 ]
1 R G B     [ B1, B2, B3 ]
1 R G B
.
.
.

3x4矩阵中的所有值都是常量。

感谢。

Answer 1

乘以颜色校正矩阵的rgb部分：

transform(imageIn,imageOut,M3x3);

然后添加A通道校正：

add(imageOut,Scalar(A1,A2,A3),imageOut);

了解opencv2refman转换这意味着你可以使用

transfrom(imageIn,imageOut,M4X3);

在一步中得到相同的结果（它确实dst（I）= mtx·[src（I）; 1]，这很有用），避免必须添加A组件。请原谅，如果那应该是M3X4。当涉及到矩阵数学，行与cols以及首先出现时，我非常沮丧。

Answer 2

如果您确定矩阵中的值存储在RGB中（默认情况下OpenCV以BGR模式读取它们），您可以继续进行简单的矩阵多平面化。您只需要创建包含指定RGB值的正确矩阵，即 1，R，G，B 1，R，G，B，...，原始图像中每像素1行

以下是您可以做的（使用C ++）

// say img is your original RGB matrix, transform is your transformation matrix

std::vector<cv::Mat> channels;
// this extracts the R,G and B channels in single matrices
cv::split(img, channels);
// create a matrix on ones in floating point
cv::Mat oneMat = cv::Mat::ones(img.size(), CV_32F);
oneMat.push_front(channels);
// now channels is a vector containing 4 matrices of the same dimension as img
// you want to group those matrix into 1 single matrix of same dimension and 4 channels
// 1, R, G, B
cv::Mat rgbOne;
cv::merge(channels, rgbOne);
// Transform the row by col, 4 channel matrix rgbOne into a row*col, 4, single channel matrix prior to multiplication
cv::Mat reshaped = rgbOne.reshape(1, rgbOne.rows*rgbOne.cols);
// reshape is very fast as no allocation is required, check documentation

// now simply do the matrix multiplication
cv::Mat colorCorrectedImage = reshaped*transform;

// get back colorCorrectedImage to it's original dimensions
cv::Mat colorCoorectedReshaped = colorCorrectedImage.reshape(4, rgbOne.rows);
// note that you still have the extra channel of ones
// you can use split and merge functions as above to get rid of it and get your proper RGB image

OpenCV - 色彩校正

2 个答案: