调整图像的灰度级数C++实现

最新推荐文章于 2023-07-21 09:41:03 发布

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文章标签： c/c++ java 人工智能

本文介绍了一种使用C++和OpenCV实现图像灰度级调整的方法。通过将256个灰度级转换为较少数量的灰度级，如4个或2个，实现了图像的简化。文中提供了一个具体的代码实例，展示了如何计算新的灰度值。

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图像灰度级数我们见得最多的就是256了，如果想调整它的灰度级数，我们可以使用图像库的imadjust函数来作出调整，比如讲256个灰度级变成2个灰度级（也就是二值图了）。再举一个例子，原来一幅256个灰度级的图像，如果我们把它的灰度级重新调整为4，那么调整后这幅图像的灰度值应该就是有4个值：0,85,170,255。即这幅图只能用这四个值来表示。那调整灰度级数的imadjust函数该怎么实现呢？

数字图像处理课刚好布置了一个作业，就是用代码实现灰度级调整。我在这里贴出我的代码，供大家参考参考。

说一说我的思路：比如一个灰度级256的图调整灰度为4，第一步我们就需要求出每个block的大小（也可以理解为256应该分为几个区间）。256 / (4-1) = 3个区间，每个区间size是85。然后我们再求出每个区间的中值，如果原图pixel值比这个中间值大，那他就属于这个区间的最大值，否则它就是属于上一个区间的最大值。

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>


using namespace std;
void quantizie(cv::Mat& input_img, int level);

#define LEVEL 2

int main()
{
    cv::Mat img = cv::imread("41.png", 0);
    cv::imshow("src", img);
    quantizie(img, LEVEL);

    return 0;
}

uchar get_value(int level, uchar v)
{
    int block_num = level - 1;
    int block_size = 256 / block_num;  
    for (int i = 1; i <= block_num; i++)
    {
        if (v > block_size * i)
        {
            continue;
        }

        int mid_value = block_size * i / 2;
        int left = block_size * (i - 1);
        int right = block_size * i - 1;
        if (v < mid_value)
        {
            return left;
        }
        else
        {
            return right;
        }
    }

    return v;
}

void quantizie(cv::Mat& input_img, int level)
{
    cv::Mat output_img = input_img.clone();
    output_img.setTo(0);
  

    for (int i = 0; i < output_img.rows; i++)
    {
        uchar* p1 = input_img.ptr<uchar>(i);
        uchar* p2 = output_img.ptr<uchar>(i);
        for (int j = 0; j < output_img.cols; j++)
        {
            p2[j] = get_value(level, p1[j]);
            //p2[j] = (p1[j] / range) * range;
        }
    }

    cv::imshow("quantize", output_img);
    cv::imwrite("quantize.png", output_img);
    cv::waitKey();
}

灰度级256