OPENCV篇——第五章 图像的简单处理

一、多通道图像的分离和混合

1、通道分离函数：split(srcImage,channels)

channels.at(0)/channels.at(1)/channels.at(2)为对channels的引用

2、通道混合函数：merge(channels,drcImage)

ps 问题：P128页，logoImage是否为三通道图像？如何与srcImage的蓝色通道混合？

二、图像对比度、亮度值的调整

对于防止溢出使用的saturate_cast模板函数，其大致原理如下：

<span style="white-space:pre">	</span>if(data <0)	data = 0;
<span style="white-space:pre">	</span>else if(data >255)    data = 255;

例子：g_dstImage.at<Vec3b>(y,x)[c] = saturate_cast<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*( g_srcImage.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + g_nBrightValue );

三、离散傅里叶变换

1、在频域里，对于一副图像，高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频部分代表了图像的轮廓信息。

如果对一副精细的图像使用低通滤波器，则滤波后的结果就只剩下轮廓。

如果图像收到的噪声恰好处于某个特定的频率范围，则通过滤波器可以恢复原来的图像。

2、傅里叶变换在图像处理中可以做到图像增强与图像去噪、图像分割之边缘检测、图像特征提取、图像压缩等