【OpenCV】将单通道的Mat对象转换为三通道的Mat

最新推荐文章于 2023-11-09 19:37:51 发布
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#opencv #合并 #通道转换

本文介绍了在项目中遇到需要将单通道二值化图像转换为三通道彩色图像的问题，通过分析发现可以通过复制单通道图像并merge成三份来实现。实验证明这种方法可行。

在项目中遇到一个问题，调用别人编好的库需要传入三通道的彩色图像。但是我的图像经过处理后已经是二值化的图像了，所以得想想办法了。
分析：三通道的彩色图像就是R,G,B三个通道，那么将我的单通道黑白图复制三份merge一下，不就是一张三通道图像了嘛，只不过有颜色只有黑白，实验了一下果然可以用了。
废话不多说，上代码：

/*************************************************
//  Method:    convertTo3Channels
//  Description: 将单通道图像转为三通道图像
//  Returns:   cv::Mat 
//  Parameter: binImg 单通道图像对象
***********************************
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【18】OpenCV C++实战篇——Mat矩阵解析 Mat类赋值，单/双/三通道 Mat赋值
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
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OpenCV中的Mat类是处理图像和矩阵的核心数据结构。文章详细介绍了Mat类的多种构造函数和常用方法，包括创建全0/全1矩阵、单位矩阵，以及获取矩阵维度、行数、列数等属性。通过示例代码展示了如何为单通道和多通道矩阵赋值，并比较了不同数据类型（如uchar、float）的赋值效果。特别指出，对于多通道矩阵，系统会自动填充未赋值的通道。文章还讲解了成员变量如cols、rows、data的用法，以及release函数释放内存的作用，为OpenCV图像处理提供了实用的基础操作指南。
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第二个参数是axis，这个参数表示从哪一个维度进行堆叠以及堆叠的内容，这个维度是相对于堆叠的数组来说的。原始的y的维数为(2,3)，那么堆叠以后维数为(2,3,3)假如input是一个3维的张量。这个张量的三个值依次表示input的第1，第2，第3维数据扩展几倍。在处理图像时，经常遇到需要把单通道的图像转换为3通道的rgb图像，大部分情况下，简单的重复堆叠已经可以满足。input是待扩展的张量，multiples是扩展方法。......
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而是每个像素填满两个通道，剩余的像素直接由系统给的值填充了。（下面每个方格代表一个像素）而是每个像素填满三个通道，剩余的像素直接由系统给的值填充了。（下面每个方格代表一个像素）可以用看到，赋值的9个数据，并没有按照我们我们给的数组一样,分给每个像素。可以用看到，赋值的9个数据，并没有按照我们我们给的数组一样,分给每个像素。m2,m3可以看到，int和flaot 一样占32位，m1.m2,m3输出。
使用 OpenCV 将单通道图片转化成多通道图片
cocofisher的博客
06-21 3416
项目介绍 将一个文件夹下的所有单通道图片转换成每个通道像素值相同的三通道图片。 代码实现 PATH = r'E:\code\train' image = [] for dirname, _, _ in os.walk(PATH): # 遍历 PATH 路径下所有文件夹的路径 if dirname != PATH: # 除去返回的 PATH 文件夹 for each_dirname, _, filename in os.walk(dirname): # each_dirname
opencv读取单通道为三通道问题
sinat_29219939的博客
09-17 2272
如题啊，opencv读取灰度图单通道图像时候，读取进来的是三通道， 原因在于opencv对于省缺图册进行复制， 因此读取的三通道。之前一直没有注意，不过针对这种情况， 可以选择在读入imread时候，路径后面参数置为0，再或者你cvtcolor一下，也能生成单通道图像。 这里就不给小小例子了， 直接就 cv::Mat img = cv::imread("D://test.png", 0); or cv::Mat img = cv::imread("D://test.png", 0); cv::cv
关于opencv通道的C++转化实现
qq_41902325的博客
05-22 5417
首先我是在visual2019上使用C++，因此测试之前要安装opencv的依赖包，可以上官网自行下载安装. 1.图像通道 (1)单通道图：每个像素点只有一个值（0-255），即我们常见的黑白图，称作灰度图。 (2)三通道图：每个像素点都有 3 个值表示，例如 RGB 图片即为三通道图片，是通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道之间的叠加来得到各式各样的颜色。 (3)二值图：二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素灰度值不是0就是255，再无其他过渡的灰度值。是一种特殊的灰度图
OpenCV图像处理使用笔记（三）——单通道的Mat对象强转为三通道的Mat对象
知来者逆的博客
05-30 2788
前言 在机器学习和深度学习的，对图像进行处理时，会遇到明明是给的三通道的图像，但因为是黑白的，程序判断为单通道的图像，这样让人很无语，还有有时候有些库必须要传入三通道的RGB图像，但为了提升处理的速度，就已经在别的地方做比如边缘检测啊，外部轮廓提取等操作。 Mat类型转换 为了使用处理好的单通道Mat,可以写个函数把单通道的Mat强行转换成三通道的Mat. Mat channelSwitching...
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在OpenCV中，将单通道的`Mat`对象转换为`vector`进行保存，可以通过以下几种方式实现： ### 方法一：按行遍历 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> int main() { cv::Mat singleChannelMat = cv::imread("single_channel_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); std::vector<uchar> data; for (int i = 0; i < singleChannelMat.rows; ++i) { for (int j = 0; j < singleChannelMat.cols; ++j) { data.push_back(singleChannelMat.at<uchar>(i, j)); } } std::cout << "Vector size: " << data.size() << std::endl; return 0; } ``` ### 方法二：使用指针访问 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> int main() { cv::Mat singleChannelMat = cv::imread("single_channel_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); std::vector<uchar> data; data.reserve(singleChannelMat.rows * singleChannelMat.cols); for (int i = 0; i < singleChannelMat.rows; ++i) { uchar* rowPtr = singleChannelMat.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < singleChannelMat.cols; ++j) { data.push_back(rowPtr[j]); } } std::cout << "Vector size: " << data.size() << std::endl; return 0; } ``` ### 方法三：使用`data`指针 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> int main() { cv::Mat singleChannelMat = cv::imread("single_channel_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); std::vector<uchar> data(singleChannelMat.data, singleChannelMat.data + singleChannelMat.total()); std::cout << "Vector size: " << data.size() << std::endl; return 0; } ```
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