Question

我有一个存储在Mat数据结构中的RGB图像。我正在使用opencv中的cvtColor函数将图像转换为灰度。之后我试图将图像标准化到范围[0,1]。我正在使用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等同于matlab值（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。下面是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)

Answer 1

我不认为你想在这里正常化。 Matlab转换rgb2gray使用以下公式：0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B.因此，您不希望输出灰度图像中的最小值为0.0或最大值为1.0。如果你有纯白色（255,255,255）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);

在opencv中规范化图像

1 个答案: