我的OpenCV学习笔记（22）：如何区别一幅图像是否是黑白图像

其实按理说这并不是一件困难的工作，但是由于种种原因，在OpenCV中读取的黑白图像并不是我们想像的只有一个通道，而是3通道的。但是当我们使用Mat image = imread("D:/picture/images/baboon2.jpg",0);之后，不论是彩色图像还是黑白图像都会转换为单通道。明白了这个之后，我们的程序就简单了：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
int main()
{
	//Mat image = imread("D:/picture/images/baboon2.jpg",0);
	//Mat image = imread("D:/picture/images/baboon2.jpg");
	//Mat image = imread("D:/picture/images/binary.bmp");
	Mat image = imread("D:/picture/image.png");


	if(!image.data)
		return -1;
	
	int row = image.rows;
	int col = image.cols;
	int cnt= 0;
	for(int i = 0; i < row;i++)
	{
		for(int j = 0; j<col;j++)
		{
			if(image.channels() ==3)
			{

				
				if(	(int)(image.at<Vec3b>(i,j)[0]) != 0 &&  (int)(image.at<Vec3b>(i,j)[0]) != 255 && 
					(int)(image.at<Vec3b>(i,j)[1]) != 0 &&  (int)(image.at<Vec3b>(i,j)[1]) != 255 && 
					(int)(image.at<Vec3b>(i,j)[2]) != 0 &&  (int)(image.at<Vec3b>(i,j)[2]) != 255)
				{
					cnt++;
				}
				
			}
			else if(image.channels() ==1)
			{
				if((int)(image.at<uchar>(i,j)) != 0 &&  (int)(image.at<uchar>(i,j)) != 255)
				{
					cnt++;
				}
			}
		}
	}
	if(cnt == 0)
	{
		std::cout<<"这是黑白图像"<<std::endl;
	}
	else
	{
		std::cout<<"这是不是黑白图像"<<std::endl;
	}
	
	//显示图像以验证结果
	imshow("图像",image);
	waitKey(0);
	return 0;
}

只需要判断每个像素值是否为0或者255就行了，如果都不是，那么就不是黑白图像。