滤波器与色彩转换

HUNNISH 注：

本翻译是直接根据 OpenCV Beta 4.0 版本的用户手册翻译的，原文件是：<opencv_directory>/doc/ref/opencvref_cv.htm, 可以从 SOURCEFORG 上面的 OpenCV 项目下载，也可以直接从 阿须数码 中下载：http://www.assuredigit.com/incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/ref/opencvref_cv.htm。

翻译中肯定有不少错误，另外也有些术语和原文语义理解不透导致翻译不准确或者错误，也请有心人赐教。翻译这些英文参考手册的目的是想与国内 OPENCV 的爱好者一起提高 OPENCV 在计算机视觉、模式识别和图像处理方面的实际应用水平

Smooth

各种方法的图像平滑


void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0 );



输入图像. dst 输出图像. smoothtype

  • CV_BLUR_NO_SCALE (简单不带尺度变换的模糊) - 对每个象素领域 param1×param2 求和。如果邻域大小是变化的，可以事先利用函数 cvIntegral
  • CV_BLUR (simple blur) - 对每个象素邻域 param1×param2 求和并做尺度变换 1/(param1•param2).
  • CV_GAUSSIAN (gaussian blur) - 对图像进行核大小为 param1×param2 的高斯卷积
  • CV_MEDIAN (median blur) - 发现邻域 param1×param1 的中值 (i.e. 邻域是方的).
  • CV_BILATERAL (双滤波) - 应用双向 3x3 滤波，彩色 sigma=param1，空间 sigma=param2. 关于双向滤波，可参考 http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html


param1 平滑操作的第一个参数. param2 平滑操作的第二个参数. param2 为零对应简单的尺度变换和高斯模糊。

param3

sigma = (n/2 - 1)*0.3 + 0.8, 其中 n=param1 对应水平核, n=param2 对应垂直核.

对小的卷积核 (3×3 to 7×7) 使用标准 sigma 速度会快。如果

param3 不为零，而

param1 和

param2 为零，则核大小有 sigma 计算 (以保证足够精确的操作).


函数 cvSmooth

没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位、16位、32位和32位浮点格式。

简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道, 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以（in-place）方式处理图像。

中值和双向滤波工作于 1- 或 3-通道， 8-位图像，但是不能以 in-place 方式处理图像.

Filter2D

对图像做卷积


void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,
                 const CvMat* kernel,
                 CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1));
#define cvConvolve2D cvFilter2D



输入图像. dst 输出图像. kernel cvSplit anchor 核的锚点表示一个被滤波的点在核内的位置。 锚点应该处于核内部。缺省值 (-1,-1) 表示锚点在核中心。

函数 cvFilter2D

Integral

计算积分图像


void cvIntegral( const CvArr* image, CvArr* sum, CvArr* sqsum=NULL, CvArr* tilted_sum=NULL );



输入图像, W×

H, 单通道，8位或浮点 (32f 或 64f).

sum 积分图像, W+1×

H+1, 单通道，32位整数或 double 精度的浮点数(64f).

sqsum 对象素值平方的积分图像， W+1×

H+1, 单通道，32位整数或 double 精度的浮点数 (64f).

tilted_sum 旋转45度的积分图像，单通道，32位整数或 double 精度的浮点数 (64f).

函数 cvIntegral


sum(X,Y)=sumx<X,y<Yimage(x,y)

sqsum(X,Y)=sumx<X,y<Yimage(x,y)2

tilted_sum(X,Y)=sumy<Y,abs(x-X)<yimage(x,y)


利用积分图像，可以方便得到某个区域象素点的和、均值、标准方差或在 0（1） 的选择角度。例如：

sumx1<=x<x2,y1<=y<y2image(x,y)=sum(x2,y2)-sum(x1,y2)-sum(x2,y1)+sum(x1,x1)

因此可以在变化的窗口内做快速平滑或窗口相关。

CvtColor

色彩空间转换


void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );



输入的 8-比特 或浮点图像. dst 输出的 8-比特 或浮点图像. code 色彩空间转换，通过定义 CV_<src_color_space>2<dst_color_space> 常数 (见下面).

函数 cvCvtColor 将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间。函数忽略 IplImage 头中定义的 colorModel 和 channelSeq 域，所以输入图像的色彩空间应该正确指定 (包括通道的顺序，对RGB空间而言，BGR 意味着 24-位格式，其排列为 B0 G0 R0 B1 G1 R1 ... 层叠，而 RGB 意味着 24-位格式，其排列为 R0 G0 B0 R1 G1 B1 ... 层叠). 函数做如下变换：

  • RGB 空间内部的变换，如增加/删除 alpha 通道，反相通道顺序，16位 RGB彩色变换(Rx5:Gx6:Rx5),以及灰度图像的变换，使用： RGB[A]->Gray: Y=0.212671*R + 0.715160*G + 0.072169*B + 0*A Gray->RGB[A]: R=Y G=Y B=Y A=0 所有可能的图像色彩空间的相互变换公式列举如下：
  • RGB<=>XYZ (CV_BGR2XYZ, CV_RGB2XYZ, CV_XYZ2BGR, CV_XYZ2RGB): |X| |0.412411 0.357585 0.180454| |R| |Y| = |0.212649 0.715169 0.072182|*|G| |Z| |0.019332 0.119195 0.950390| |B| |R| | 3.240479 -1.53715 -0.498535| |X| |G| = |-0.969256 1.875991 0.041556|*|Y| |B| | 0.055648 -0.204043 1.057311| |Z|
  • RGB<=>YCrCb (CV_BGR2YCrCb, CV_RGB2YCrCb, CV_YCrCb2BGR, CV_YCrCb2RGB) Y=0.299*R + 0.587*G + 0.114*B Cr=(R-Y)*0.713 + 128 Cb=(B-Y)*0.564 + 128 R=Y + 1.403*(Cr - 128) G=Y - 0.344*(Cr - 128) - 0.714*(Cb - 128) B=Y + 1.773*(Cb - 128)
  • RGB=>HSV (CV_BGR2HSV,CV_RGB2HSV) V=max(R,G,B) S=(V-min(R,G,B))*255/V if V!=0, 0 otherwise (G - B)*60/S, if V=R H= 180+(B - R)*60/S, if V=G 240+(R - G)*60/S, if V=B if H<0 then H=H+360 使用上面从 0° 到 360° 变化的公式计算色调（hue）值，确保它们被 2 除后能试用于8位。
  • RGB=>Lab (CV_BGR2Lab, CV_RGB2Lab) |X| |0.433910 0.376220 0.189860| |R/255| |Y| = |0.212649 0.715169 0.072182|*|G/255| |Z| |0.017756 0.109478 0.872915| |B/255| L = 116*Y1/3 for Y>0.008856 L = 903.3*Y for Y<=0.008856 a = 500*(f(X)-f(Y)) b = 200*(f(Y)-f(Z)) where f(t)=t1/3 for t>0.008856 f(t)=7.787*t+16/116 for t<=0.008856上面的公式可以参考 http://www.cica.indiana.edu/cica/faq/color_spaces/color.spaces.html
  • Bayer=>RGB (CV_BayerBG2BGR, CV_BayerGB2BGR, CV_BayerRG2BGR, CV_BayerGR2BGR,
    CV_BayerBG2RGB, CV_BayerRG2BGR, CV_BayerGB2RGB, CV_BayerGR2BGR,
    CV_BayerRG2RGB, CV_BayerBG2BGR, CV_BayerGR2RGB, CV_BayerGB2BGR) Bayer 模式被广泛应用于 CCD 和 CMOS 摄像头. 它允许从一个单独平面中得到彩色图像，该平面中的 R/G/B 象素点被安排如下：


R


G


R


G


R


G


B


G


B


G


R


G


R


G


R


G


B


G


B


G


R


G


R


G


R


G


B


G


B


G

The output RGB components of a pixel are interpolated from 1, 2 or 4 neighbors of the pixel having the same color. There are several modifications of the above pattern that can be achieved by shifting the pattern one pixel left and/or one pixel up. The two letters C1 and C2 in the conversion constants CV_BayerC1C22{BGR|RGB} indicate the particular pattern type - these are components from the second row, second and third columns, respectively. For example, the above pattern has very popular "BG" type.

Threshold

对数组元素进行固定阈值操作


void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold,
                  double max_value, int threshold_type );



原始数组 (单通道, 8-比特 of 32-比特 浮点数). dst 输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-比特.

threshold 阈值 max_value 使用 CV_THRESH_BINARY 和

CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值.

threshold_type 阈值类型 (见讨论)

函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。典型的是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。有好几种对图像取阈值的方法，本函数支持的方法由 threshold_type 确定:


threshold_type=CV_THRESH_BINARY:
dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>threshold
           0, otherwise

threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold
           max_value, otherwise

threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:
dst(x,y) = threshold, if src(x,y)>threshold
           src(x,y), otherwise

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:
dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)>threshold
           0, otherwise

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold
           src(x,y), otherwise


下面是图形化的阈值描述：

AdaptiveThreshold

自适应阈值方法


void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value,
                          int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
                          int threshold_type=CV_THRESH_BINARY,
                          int block_size=3, double param1=5 );



输入图像. dst 输出图像. max_value 使用 CV_THRESH_BINARY 和

CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值.

adaptive_method 自适应阈值算法使用： CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或

CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C （见讨论）.

threshold_type

  • CV_THRESH_BINARY,
  • CV_THRESH_BINARY_INV


block_size 用来计算阈值的象素邻域大小: 3, 5, 7, ... param1 与方法有关的参数。对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和

CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C， 它是一个从均值或加权均值提取的常数（见讨论）, 尽管它可以是负数。


函数 cvAdaptiveThreshold

CV_THRESH_BINARY
CV_THRESH_BINARY_INV

其中 TI 是为每一个象素点单独计算的阈值

对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是 block_size × block_size 块中的象素点，被参数 param1 所减，得到的均值，

对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 它是 block_size × block_size 块中的象素点，被参数 param1 所减，得到的加权和(gaussian)。