滤波器与色彩转换
HUNNISH 注：
本翻译是直接根据 OpenCV Beta 4.0 版本的用户手册翻译的，原文件是：<opencv_directory>/doc/ref/opencvref_cv.htm, 可以从 SOURCEFORG 上面的 OpenCV 项目下载，也可以直接从 阿须数码 中下载：http://www.assuredigit.com/incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs/ref/opencvref_cv.htm。
翻译中肯定有不少错误，另外也有些术语和原文语义理解不透导致翻译不准确或者错误，也请有心人赐教。翻译这些英文参考手册的目的是想与国内 OPENCV 的爱好者一起提高 OPENCV 在计算机视觉、模式识别和图像处理方面的实际应用水平
Smooth
各种方法的图像平滑
void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0 );
- src
- 输入图像.
- dst
- 输出图像.
- smoothtype
- 平滑方法:
- CV_BLUR_NO_SCALE (简单不带尺度变换的模糊) - 对每个象素领域
param1×param2求和。如果邻域大小是变化的，可以事先利用函数 cvIntegral 计算积分图像。 - CV_BLUR (simple blur) - 对每个象素邻域
param1×param2求和并做尺度变换 1/(param1"param2). - CV_GAUSSIAN (gaussian blur) - 对图像进行核大小为
param1×param2的高斯卷积 - CV_MEDIAN (median blur) - 发现邻域
param1×param1的中值 (i.e. 邻域是方的). - CV_BILATERAL (双滤波) - 应用双向 3x3 滤波，彩色
sigma=
param1，空间 sigma=param2. 关于双向滤波，可参考 http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html
- CV_BLUR_NO_SCALE (简单不带尺度变换的模糊) - 对每个象素领域
- param1
- 平滑操作的第一个参数.
- param2
- 平滑操作的第二个参数.
param2为零对应简单的尺度变换和高斯模糊。 - param3
- 对应高斯参数的 Gaussian sigma (标准差).
如果为零，这由下面的核尺寸计算：
sigma = (n/2 - 1)*0.3 + 0.8, 其中 n=param1 对应水平核, n=param2 对应垂直核.
对小的卷积核 (3×3 to 7×7) 使用标准 sigma 速度会快。如果param3不为零，而param1和param2为零，则核大小有 sigma 计算 (以保证足够精确的操作).
函数 cvSmooth 可使用上面任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。
没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位、16位、32位和32位浮点格式。
简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道, 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以（in-place）方式处理图像。
中值和双向滤波工作于 1- 或 3-通道， 8-位图像，但是不能以 in-place 方式处理图像.
Filter2D
对图像做卷积
void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* kernel, CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1));#define cvConvolve2D cvFilter2D
- src
- 输入图像.
- dst
- 输出图像.
- kernel
- 卷积核, 单通道浮点矩阵. 如果想要应用不同的核于不同的通道，先用 cvSplit 函数分解图像到单个色彩通道上，然后单独处理。
- anchor
- 核的锚点表示一个被滤波的点在核内的位置。 锚点应该处于核内部。缺省值 (-1,-1) 表示锚点在核中心。
函数 cvFilter2D 对图像进行线性滤波，支持 In-place 操作。当开孔部分位于图像外面时，函数从最近邻的图像内部象素差值得到边界外面的象素值。
Integral
计算积分图像
void cvIntegral( const CvArr* image, CvArr* sum, CvArr* sqsum=NULL, CvArr* tilted_sum=NULL );
- image
- 输入图像,
W×H, 单通道，8位或浮点 (32f 或 64f). - sum
- 积分图像,
W+1×H+1, 单通道，32位整数或 double 精度的浮点数(64f). - sqsum
- 对象素值平方的积分图像，
W+1×H+1, 单通道，32位整数或 double 精度的浮点数 (64f). - tilted_sum
- 旋转45度的积分图像，单通道，32位整数或 double 精度的浮点数 (64f).
函数 cvIntegral 计算一次或高次积分图像：
sum(X,Y)=sumx<X,y<Yimage(x,y)sqsum(X,Y)=sumx<X,y<Yimage(x,y)2tilted_sum(X,Y)=sumy<Y,abs(x-X)<yimage(x,y)
利用积分图像，可以方便得到某个区域象素点的和、均值、标准方差或在 0（1） 的选择角度。例如：
sumx1<=x<x2,y1<=y<y2image(x,y)=sum(x2,y2)-sum(x1,y2)-sum(x2,y1)+sum(x1,x1)
因此可以在变化的窗口内做快速平滑或窗口相关。
CvtColor
色彩空间转换
void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );
- src
- 输入的 8-比特 或浮点图像.
- dst
- 输出的 8-比特 或浮点图像.
- code
- 色彩空间转换，通过定义 CV_<src_color_space>2<dst_color_space> 常数 (见下面).
函数
cvCvtColor
将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间。函数忽略
IplImage 头中定义的 colorModel 和
channelSeq 域，所以输入图像的色彩空间应该正确指定
(包括通道的顺序，对RGB空间而言，BGR 意味着 24-位格式，其排列为
B0 G0 R0 B1
G1 R1 ... 层叠，而 RGB 意味着
24-位格式，其排列为 R0 G0 B0
R1 G1 B1 ... 层叠).
函数做如下变换：
- RGB 空间内部的变换，如增加/删除 alpha
通道，反相通道顺序，16位
RGB彩色变换(Rx5:Gx6:Rx5),以及灰度图像的变换，使用： RGB[A]->Gray: Y=0.212671*R + 0.715160*G + 0.072169*B + 0*AGray->RGB[A]: R=Y G=Y B=Y A=0
所有可能的图像色彩空间的相互变换公式列举如下：
- RGB<=>XYZ (CV_BGR2XYZ, CV_RGB2XYZ, CV_XYZ2BGR,
CV_XYZ2RGB):
|X| |0.412411 0.357585 0.180454| |R||Y| = |0.212649 0.715169 0.072182|*|G||Z| |0.019332 0.119195 0.950390| |B||R| | 3.240479 -1.53715 -0.498535| |X||G| = |-0.969256 1.875991 0.041556|*|Y||B| | 0.055648 -0.204043 1.057311| |Z|
- RGB<=>YCrCb (CV_BGR2YCrCb, CV_RGB2YCrCb, CV_YCrCb2BGR,
CV_YCrCb2RGB)
Y=0.299*R + 0.587*G + 0.114*BCr=(R-Y)*0.713 + 128Cb=(B-Y)*0.564 + 128R=Y + 1.403*(Cr - 128)G=Y - 0.344*(Cr - 128) - 0.714*(Cb - 128)B=Y + 1.773*(Cb - 128)
- RGB=>HSV (CV_BGR2HSV,CV_RGB2HSV)
V=max(R,G,B)S=(V-min(R,G,B))*255/V if V!=0, 0 otherwise (G - B)*60/S, if V=RH= 180+(B - R)*60/S, if V=G 240+(R - G)*60/S, if V=Bif H<0 then H=H+360
使用上面从 0° 到 360° 变化的公式计算色调（hue）值，确保它们被 2 除后能试用于8位。
- RGB=>Lab (CV_BGR2Lab, CV_RGB2Lab)
|X| |0.433910 0.376220 0.189860| |R/255||Y| = |0.212649 0.715169 0.072182|*|G/255||Z| |0.017756 0.109478 0.872915| |B/255|L = 116*Y1/3 for Y>0.008856L = 903.3*Y for Y<=0.008856a = 500*(f(X)-f(Y))b = 200*(f(Y)-f(Z))where f(t)=t1/3 for t>0.008856 f(t)=7.787*t+16/116 for t<=0.008856
上面的公式可以参考 http://www.cica.indiana.edu/cica/faq/color_spaces/color.spaces.html - Bayer=>RGB (CV_BayerBG2BGR, CV_BayerGB2BGR, CV_BayerRG2BGR,
CV_BayerGR2BGR,
CV_BayerBG2RGB, CV_BayerRG2BGR, CV_BayerGB2RGB, CV_BayerGR2BGR,
CV_BayerRG2RGB, CV_BayerBG2BGR, CV_BayerGR2RGB, CV_BayerGB2BGR)Bayer 模式被广泛应用于 CCD 和 CMOS 摄像头. 它允许从一个单独平面中得到彩色图像，该平面中的 R/G/B 象素点被安排如下：
R
G
R
G
R
G
B
G
B
G
R
G
R
G
R
G
B
G
B
G
R
G
R
G
R
G
B
G
B
G
The output RGB components of a pixel are interpolated from 1, 2 or 4 neighbors of the pixel having the same color. There are several modifications of the above pattern that can be achieved by shifting the pattern one pixel left and/or one pixel up. The two letters C1 and C2 in the conversion constants CV_BayerC1C22{BGR|RGB} indicate the particular pattern type - these are components from the second row, second and third columns, respectively. For example, the above pattern has very popular "BG" type.
Threshold
对数组元素进行固定阈值操作
void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );
- src
- 原始数组 (单通道, 8-比特 of 32-比特 浮点数).
- dst
- 输出数组，必须与
src的类型一致，或者为 8-比特. - threshold
- 阈值
- max_value
- 使用
CV_THRESH_BINARY和CV_THRESH_BINARY_INV的最大值. - threshold_type
- 阈值类型 (见讨论)
函数
cvThreshold
对单通道数组应用固定阈值操作。典型的是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS
也可以达到此目的)
或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。有好几种对图像取阈值的方法，本函数支持的方法由
threshold_type 确定:
threshold_type=CV_THRESH_BINARY:dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>threshold 0, otherwisethreshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold max_value, otherwisethreshold_type=CV_THRESH_TRUNC:dst(x,y) = threshold, if src(x,y)>threshold src(x,y), otherwisethreshold_type=CV_THRESH_TOZERO:dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)>threshold 0, otherwisethreshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold src(x,y), otherwise
下面是图形化的阈值描述：
AdaptiveThreshold
自适应阈值方法
void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value, int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, int threshold_type=CV_THRESH_BINARY, int block_size=3, double param1=5 );
- src
- 输入图像.
- dst
- 输出图像.
- max_value
- 使用
CV_THRESH_BINARY和CV_THRESH_BINARY_INV的最大值. - adaptive_method
- 自适应阈值算法使用：
CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C或CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C（见讨论）. - threshold_type
- 取阈值类型：必须是下者之一
CV_THRESH_BINARY,CV_THRESH_BINARY_INV
- block_size
- 用来计算阈值的象素邻域大小: 3, 5, 7, ...
- param1
- 与方法有关的参数。对方法
CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C， 它是一个从均值或加权均值提取的常数（见讨论）, 尽管它可以是负数。
函数 cvAdaptiveThreshold 将灰度图像变换到二值图像，采用下面公式：
threshold_type=CV_THRESH_BINARY:dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>T(x,y) 0, otherwisethreshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:dst(x,y) = 0, if src(x,y)>T(x,y) max_value, otherwise
其中 TI 是为每一个象素点单独计算的阈值
对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是 block_size × block_size 块中的象素点，被参数 param1 所减，得到的均值，
对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 它是 block_size × block_size 块中的象素点，被参数 param1 所减，得到的加权和(gaussian)。
Trackback: http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=95534