《opencv实用探索·四》Mat图像数据类型转换和归一化显示

文章讲述了将不同位深度的数据类型转换时如何保持图像大小不变但可能影响像素值,特别强调了8位和16位、32位之间的转换导致的显示异常,以及归一化处理的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一种数据类型转为另一种数据类型,不改变图像大小,但每个像素值可能会变

src.convertTo(dst, type, scale, shift);

在这里插入图片描述
Scale和shitf默认为0(这两个参数也相当于对比度和亮度)

现在有个8位图像,把8位转成32位

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
可以看到像素大小没变,但位深度变了,8位无符号情况下的图像像素值超过255就溢出,但转成32位就不会溢出。

scale为1.0/255,shitf默认为0
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
像素值的计算过程为:mat2(191*(1.0/255), 127*(1.0/255), 63*(1.0/255), 0)

scale为1.0/255,shitf为-1

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
像素值的计算过程为:mat2(191*(1.0/255)-1, 127*(1.0/255)-1, 63*(1.0/255)-1, -1)

我们知道16为无符号像素范围为0-65535,现在有个八位图像Img,像素值是255,转到十六位

img.convertTo(img, CV_16U); 

img像素值还是255,但会出现一个现象:
原来8为的时候像素值是255,但图像显示都很正常,现在转到16位,像素值依旧255,但这时候图像显示基本全黑,这是为啥?

因为8位的时候像素范围是0-255,最亮的像素点大小即为255,当然可以正常显示,但16位范围0-65535,最亮点在65535,255相比65535可以忽略不计,所以图像基本全黑,这时候想要正常显示需要做归一化处理normalize

在这里插入图片描述
把0-255扩大到0-65535,这时候能正常显示图像。

转成32位需要注意的是:
32F图像显示范围为0-1,img.convertTo(img, CV_32F); 8位255值转32位依旧255,但32位图像显示范围0-1,超过1就是全白,这时候需要把32位图像归一化处理。

normalize(img,img, 0, 1, NORM_MINMAX); 

img范围0-1,类型32位不变。
注意:不能直接把高位往低位转,比如16位转8位,低于255的不变,高于的全部转位255,数据的实际信息会丢失.如果设置为很大的值,数据丢失的会更大。
注意:归一化不会改变图像位深度,之前是16位,之后也是16位

在这里插入图片描述
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