Question

输入图像是完整的RGB图像，输出B图像是相同的图像，但具有“调整的”R值

我需要将RGB值重新缩放到128到255之间，以便将小于128的次要值缩放到较高的值。

RMAX = 127

img = cv2.imread(filename)         # load img
blue, green, red = cv2.split(img)  # get single color

red = red*RMAX/255+128             # scale the color as I need

但这种情况持续错误：

如果红色值为255 = 255 * 127/255 + 128应输出255但返回128

为什么会这样？

编辑：

每次都不需要重新计算颜色值，是否最好在开始时使用值范围准备数组，然后用数组中的数值替换当前值？

ValuesForRed = [0]*255

for i in range(0,255):
    ValuesForRed[i]=i*127 / 255 + 128

如何替换数组中的值现在是问题......

应该用相应的索引

替换相应的值

i.e. red[45]= 0 
     ValuesForRed[0] = 128
     red[45]= 128

开始提出新问题了 Python Opencv cv2.LUT() how to use

Answer 1

这是因为红色是unsigned char，这是0到255范围内的数字。但是，您希望red的行为类似于整数。

所以给出了

red = 255
red = red*127/255 + 128

当程序乘以红色* 127时，结果将溢出，因为其值将大于255，因此答案将为0（因为255 * 127模255 = 0）。因此，您得到red = red*127/255 + 128 = (255*127 modulo 255) / 255 + 128 = 0 /255 + 128 = 128

要解决此问题，您可以在对其执行算术运算时将red转换为浮点数，例如：

red = (float)red * 127 / 255

修改正如威廉red指出的那样，cv::Mat类型为CV_8U。您可以将图像转换为CV_32F类型进行计算，然后将其转换回来。例如（这是C ++代码）：

Mat red_float; red.convertTo(red_float,CV_32F); red_float = red_float*RMAX/255+128; red_float.convertTo(red,CV_8U);

Answer 2

OP的另一个问题是“如何最好地解决这个问题？”。这就是我接近它的方式。这是C ++代码，但您应该能够轻松地将其转换为Python。这种方法很快，无需将矩阵转换为CV_32F类型。

将输入图像分割为通道

Mat input_image; //input image
vector<Mat> split_image(3);
split(input_image, split_image);
Mat red = split_image[2];

获取mask_red，如果mask_red中的相应位置在129到255之间（包括边界），则red中的位置设置为255，否则为设置为0.这可以通过inRange()函数实现。
```
Mat mask_red;
inRange(red, Scalar(129), Scalar(255), mask_red);
```
现在将setTo()函数应用于red，将所有屏蔽像素设置为255.
```
red.setTo(Scalar(255), mask_red);
```

合并频道以形成最终图像。

Mat output_image;   // output image
merge(split_image, output_image);

OpenCV RGB单通道颜色调节

2 个答案: