图像与数据类型的对应，以及如何显示

news/2024/9/17 15:44:31

1、normalize函数

void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())

（1）函数的作用

将输入图像src归一化。

注意：alpha、beta作为规范范围的上下限，代表的是输入图像数据类型的显示范围。

ex:对于32F位图像，因为显示范围是0—1，所以alpha、beta为0、1，才能显示与保存。

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

imshow(img)；

对于16U位图像，因为显示范围是0—65535，所以alpha、beta为0、65535，才能显示与保存。

normalize(img,img, 0, 65535, NORM_MINMAX);

normalize(img,img,-32768, 32767, NORM_MINMAX);//CV_16S的归一化

imshow(img)；

（2）参数说明 

src               输入数组；
dst               输出数组，数组的大小和原数组一致；
alpha           1,用来规范值，2.规范范围，并且是下限；
beta             只用来规范范围并且是上限；
norm_type   归一化选择的数学公式类型；
dtype           当为负，输出在大小深度通道数都等于输入，当为正，输出只在深度与输如不同，不同的地方游dtype决定；
mark            掩码。选择感兴趣区域，选定后只能对该区域进行操作。

2、mat.type()函数

opencv中Mat存在各种类型，其中mat有一个type（）的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量。具体的有以下值：

通道数我们可以发现，C4=C3+8、C3=C2+8、C2=C1+8
在这里插入图片描述

Unsigned 8bits uchar 0~255
Mat: CV_8UC1, CV_8UC2, CV_8UC3, CV_8UC4Signed 8bits char -128~127
Mat: CV_8SC1，CV_8SC2，CV_8SC3，CV_8SC4Unsigned 16bits ushort 0~65535
Mat: CV_16UC1，CV_16UC2，CV_16UC3，CV_16UC4Signed 16bits short -32768~32767
Mat: CV_16SC1，CV_16SC2，CV_16SC3，CV_16SC4Signed 32bits int -2147483648~2147483647
Mat: CV_32SC1，CV_32SC2，CV_32SC3，CV_32SC4Float 32bits float -1.18*10-38~3.40*10-38 
Mat: CV_32FC1，CV_32FC2，CV_32FC3，CV_32FC4Double 64bits double 
Mat: CV_64FC1，CV_64FC2，CV_64FC3，CV_64FC4

一、显示数据类型

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/io/io.h>  
#include <pcl/io/pcd_io.h>  using namespace cv;
using namespace std;
using namespace pcl;int main()
{Mat img = imread("12.bmp");cout << img.type() << endl;imshow("11", img);waitKey(0);system("pause");return 0;
}

 因为type()=16=0：所以是CV_8U类型，可以使用imshow直接显示。

 二、imshow和imwrite函数

imshow
opencv的imshow函数都只能对像素值处于0-255范围内的图像进行显示。也就是说，无法使用OpenCV提供的接口函数显示诸如CV_16S等非8位数据格式的视差图/深度图，只能转换成CV_8U格式进行操作。
其实，人眼对灰度级的敏感度比较低、根本无法分辨256级灰度值。而对视差图/深度图进行显示，也只是为了比较直观的验证视差图/深度图的准确性（如颜色随距离逐层变化），所以说完全没必要对216 =65536级灰度进行显示，转换成CV_8U格式就能完全满足需求，这也许就是为什么OpenCV没有提供这样接口的原因之一吧。

imwrite
而存储的话,imwrite函数在关于保存为不同深度格式时候的图像类型支持说明如下：

8位的图像(CV_8U)，支持png/jpg/bmp/webp等各种常见图像格式
16位的图像(CV_16U)，支持png/jpeg2000/TIFF格式
32位的图像(CV_32F)，支持PFM/TIFF/OpenEXR/TIFF/HDR
在要保存为指定格式之前，可以通过convertTo或者cvtCOLOR进行图像类型或者通道转换之后，再调用imwrite进行保存。

OpenCV默认的图像格式为CV_8UC3，此时图像为3通道、8位RGB图像，每个通道所能表达的灰度阶为2^8=256。而视差图常为CV_16S或CV_32S等，如果直接使用cv::imwrite()保存视差图或深度图，则图像将被转成CV_8U格式，而像素值大于255将会被转成255。

OpenCV提供的接口函数：cv::imwrite()、cv::imshow()都只能对像素值处于0-255范围内的图像进行存储和显示，其他范围内的图像，则会被转成0-255范围进行存储、显示。也就是说，无法使用OpenCV提供的接口函数存储和显示诸如CV_16S格式的视差图/深度图，只能转换成CV_8U格式进行操作。

三、转换为CV_16U/CV_16S，以及如何显示16位图像

（1）转换

转换后的类型=18=2：所以是CV_16U；因为imshow只能显示CV_8U,所以显示为全黑。

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/io/io.h>  
#include <pcl/io/pcd_io.h>  using namespace cv;
using namespace std;
using namespace pcl;int main()
{Mat img = imread("12.bmp");cout << "before="<<img.type() << endl;img.convertTo(img, CV_16U);cout << "after=" << img.type() << endl;imshow("11", img);waitKey(0);system("pause");return 0;
}

（2）显示

方法一：直接将16位转成8位，也就是低于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；

方法二：进行归一化，数据类型依旧是CV_16U;

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/io/io.h>  
#include <pcl/io/pcd_io.h>  using namespace cv;
using namespace std;
using namespace pcl;int main()
{Mat img = imread("12.bmp");cout << "before="<<img.type() << endl;img.convertTo(img, CV_16U);cout << "after=" << img.type() << endl;方法一//img.convertTo(img, CV_8U);//cout << "after=" << img.type() << endl;//方法二//进行了０～２５５的归一化以后，可以显示normalize(img,img, 0, 256 * 256, NORM_MINMAX);//normalize(img,img,-32768, 32767, NORM_MINMAX);//CV_16S的归一化cout << "after=" << img.type() << endl;imshow("11", img);waitKey(0);system("pause");return 0;
}

（3）保存 

方法一：//16位数据后，直接保存,不会引起数据的丢失，但是保存的是原始的数据

imwrite( "1.png", dst);

方法二：归一化以后再保存
normalize(dst, dst, 0, 256* 256, NORM_MINMAX);

imwrite( "1.png", dst);//进行了０～２５５的归一化以后，可以显示

四、转换为CV_32F，以及如何显示32位图像 

（1）转换

转换后的类型=21=5：所以是CV_32F；因为imshow只能显示CV_8U,所以显示为全白。

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/io/io.h>  
#include <pcl/io/pcd_io.h>  using namespace cv;
using namespace std;
using namespace pcl;int main()
{Mat img = imread("12.bmp");cout << "before="<<img.type() << endl;img.convertTo(img, CV_32F);cout << "after=" << img.type() << endl;imshow("11", img);waitKey(0);system("pause");return 0;
}

 （2）显示

方法一：直接将32位转成8位，也就是低于255的不变，高于的全部转为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；

方法二：进行归一化，数据类型依旧是CV_16U;

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/io/io.h>  
#include <pcl/io/pcd_io.h>  using namespace cv;
using namespace std;
using namespace pcl;int main()
{Mat img = imread("12.bmp");cout << "before="<<img.type() << endl;img.convertTo(img, CV_32F);cout << "after=" << img.type() << endl;//方法一/*img.convertTo(img, CV_8U);cout << "after=" << img.type() << endl;*///方法二//进行了０～1的归一化以后，可以显示normalize(img,img, 0, 1, NORM_MINMAX);cout << "after=" << img.type() << endl;imshow("11", img);waitKey(0);system("pause");return 0;
}

（3）保存 

归一化以后再保存
normalize(dst, dst, 0, 1, NORM_MINMAX);

imwrite( "1.png", dst);//进行了０～1的归一化以后，可以显示

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