OpenCV加载CIE L * a * b *图像

Question

我正在尝试使用C ++中的openCV加载CIE L a b *图像。 在网上，我只能找到加载RGB图像并将其转换为LAB图像的示例，但是我已经有了LAB图像，那么如何加载它，而不是访问L，a和b的值？

我发现的唯一方法是将LAB图像考虑为RGB图像并将其转换为Lab图像：

cvtColor(source, destination, CV_BGR2Lab);

但是我认为这不是解决问题的好方法，因为如果执行此操作，则转换后的图像看起来与原始图像会非常不同。

带有测试图像和以下代码：

    originalImage = imread(originalImagePath, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    cout << originalImage.type() << endl;
    Mat originalImageSplitted[3]; 
    split(originalImage, originalImageSplitted);
    cout << originalImageSplitted[0] << endl;
    cout << originalImageSplitted[1] << endl;
    cout << originalImageSplitted[2] << endl;

我得到结果：

0
[]
[]
[]

Answer 1

这不是真正的答案，但评论太多。

您可以在Linux，macOS或Windows的终端中使用 ImageMagick 制作Lab colourspace TIF文件，以进行如下测试：

convert -depth 8 xc:black xc:white xc:red xc:lime xc:blue +append -colorspace Lab result.tif

如果我按比例放大它会看起来像这样，因为它目前只有5像素宽和1像素高：

然后您可以转储像素以查看其值，并希望弄清 OpenCV 在做什么：

convert result.tif txt:

示例输出

# ImageMagick pixel enumeration: 5,1,65535,cielab
0,0: (0,-0.5,-0.5)  #000000  cielab(0%,-0.000762951%,-0.000762951%)          <--- black pixel
1,0: (65535,-0.5,-0.5)  #FF0000  cielab(100%,-0.000762951%,-0.000762951%)    <--- white pixel
2,0: (34952,20559.5,17218.5)  #885043  cielab(53.3333%,31.3718%,26.2737%)    <--- red pixel
3,0: (57568,-22102.5,21330.5)  #E00053  cielab(87.8431%,-33.7263%,32.5483%)  <--- green pixel
4,0: (21074,20302.5,-27756.5)  #524F00  cielab(32.1569%,30.9796%,-42.3537%)  <--- blue pixel

看着红色像素，您将得到：

• L = 53.33％
• a = 256的31.37％，即80.3
• b = 256的26.27％，即67.2

Answer 2

要保持图像不变，您应该类似地将其读取为Mat图像：

Mat image; image = imread(<path_of_image>, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED)

在这种情况下，第二个参数应按原样保留您的图像颜色通道。

Answer 3

使用@DanMašek使用@MarkSetchell图像，我们解决了这个问题。

使用读取功能，图像会自动转换为RGB图像，因此需要再次将其转换为Lab图像。 另一个问题涉及到8位图像。生成的图像遵循以下规则修改了L，a和b的值：

长* 255/100 a作为a + 128 b为b + 128

所以我解决了以下问题：

    originalImage = imread(originalImagePath, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    Mat originalImageLab;
    cvtColor(originalImage, originalImageLab, COLOR_RGB2Lab);
    Mat originalImageSplitted[3];
    split(originalImageLab, originalImageSplitted);

谢谢大家！