CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如
如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张
灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对
应的就是CV_8
2--S|U|F--S--代表---signed int---有符号整形
U--代表--unsigned int--无符号整形
F--代表--float---------单精度浮点型
3--C<number_of_channels>----代表---一张图片的通道数,比如:
1--灰度图片--grayImg---是--单通道图像
2--RGB彩色图像---------是--3通道图像
3--带Alph通道的RGB图像--是--4通道图像 //【1】CV_8UC1---则可以创建----8位无符号的单通道---灰度图片------grayImg
#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
//【2】CV_8UC3---则可以创建----8位无符号的三通道---RGB彩色图像---colorImg
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
//【3】CV_8UC4--则可以创建-----8位无符号的四通道---带透明色的RGB图像
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
struct RGB2HSV_b
{
typedef uchar channel_type; RGB2HSV_b(int _srccn, int _blueIdx, int _hrange)
: srccn(_srccn), blueIdx(_blueIdx), hrange(_hrange)
{
CV_Assert( hrange == 180 || hrange == 256 );
} void operator()(const uchar* src, uchar* dst, int n) const
{
int i, bidx = blueIdx, scn = srccn;
const int hsv_shift = 12; static int sdiv_table[256];
static int hdiv_table180[256];
static int hdiv_table256[256];
static volatile bool initialized = false; int hr = hrange;
const int* hdiv_table = hr == 180 ? hdiv_table180 : hdiv_table256;
n *= 3; if( !initialized )
{
sdiv_table[0] = hdiv_table180[0] = hdiv_table256[0] = 0;
for( i = 1; i < 256; i++ )
{
sdiv_table[i] = saturate_cast<int>((255 << hsv_shift)/(1.*i));
hdiv_table180[i] = saturate_cast<int>((180 << hsv_shift)/(6.*i));
hdiv_table256[i] = saturate_cast<int>((256 << hsv_shift)/(6.*i));
}
initialized = true;
} for( i = 0; i < n; i += 3, src += scn )
{
int b = src[bidx], g = src[1], r = src[bidx^2];
int h, s, v = b;
int vmin = b;
int vr, vg; CV_CALC_MAX_8U( v, g );
CV_CALC_MAX_8U( v, r );
CV_CALC_MIN_8U( vmin, g );
CV_CALC_MIN_8U( vmin, r ); uchar diff = saturate_cast<uchar>(v - vmin);
vr = v == r ? -1 : 0;
vg = v == g ? -1 : 0; s = (diff * sdiv_table[v] + (1 << (hsv_shift-1))) >> hsv_shift;
h = (vr & (g - b)) +
(~vr & ((vg & (b - r + 2 * diff)) + ((~vg) & (r - g + 4 * diff))));
h = (h * hdiv_table[diff] + (1 << (hsv_shift-1))) >> hsv_shift;
h += h < 0 ? hr : 0; dst[i] = saturate_cast<uchar>(h);
dst[i+1] = (uchar)s;
dst[i+2] = (uchar)v;
}
} int srccn, blueIdx, hrange;
};
struct RGB2HSV_f
{
typedef float channel_type; RGB2HSV_f(int _srccn, int _blueIdx, float _hrange)
: srccn(_srccn), blueIdx(_blueIdx), hrange(_hrange) {} void operator()(const float* src, float* dst, int n) const
{
int i, bidx = blueIdx, scn = srccn;
float hscale = hrange*(1.f/360.f);
n *= 3; for( i = 0; i < n; i += 3, src += scn )
{
float b = src[bidx], g = src[1], r = src[bidx^2];
float h, s, v; float vmin, diff; v = vmin = r;
if( v < g ) v = g;
if( v < b ) v = b;
if( vmin > g ) vmin = g;
if( vmin > b ) vmin = b; diff = v - vmin;
s = diff/(float)(fabs(v) + FLT_EPSILON);
diff = (float)(60./(diff + FLT_EPSILON));
if( v == r )
h = (g - b)*diff;
else if( v == g )
h = (b - r)*diff + 120.f;
else
h = (r - g)*diff + 240.f; if( h < 0 ) h += 360.f; dst[i] = h*hscale;
dst[i+1] = s;
dst[i+2] = v;
}
} int srccn, blueIdx;
float hrange;
};
#define FLT_EPSILON      1.192092896e-07F        // smallest such that 1.0+FLT_EPSILON != 1.0
/* helper tables */
extern const uchar icvSaturate8u_cv[];
#define CV_FAST_CAST_8U(t) ( (-256 <= (t) && (t) <= 512) ? icvSaturate8u_cv[(t)+256] : 0 )
#define CV_CALC_MIN_8U(a,b) (a) -= CV_FAST_CAST_8U((a) - (b))
#define CV_CALC_MAX_8U(a,b) (a) += CV_FAST_CAST_8U((b) - (a))

c++ 如何把RGB图像转换成HSV图像?的更多相关文章

  1. Matlab 将RGB 图像转换成YCrCb图像

    >> im = imread('trees.jpg');>> imshow(im)>> ycrcb_trees = rgb2ycbcr(im);>> f ...

  2. 「新手必看」Python+Opencv实现摄像头调用RGB图像并转换成HSV模型

    在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助 ...

  3. 将图标LOGO之类的图形图像转换成字体调用方法大全

    借鉴百度对此标题的评价: 使用字体图标的优势 字体图标除了图像清晰度之外,比位图还有哪些优势呢. 适用性:一个图标字体比一系列的图像(特别是在Retina屏中使用双倍大小的图像)要小.一旦图标字体加载 ...

  4. 在WPF中将图片转换成3D图像并可以旋转

    时光偷走的,永远都是我们眼皮底下看不见的珍贵. https://pan.baidu.com/s/14dk-OU2SR0nxXj2bL4bVpQ 源码网站https://www.codeproject. ...

  5. 深度学习tensorflow实战笔记(2)图像转换成tfrecords和读取

    1.准备数据 首选将自己的图像数据分类分别放在不同的文件夹下,比如新建data文件夹,data文件夹下分别存放up和low文件夹,up和low文件夹下存放对应的图像数据.也可以把up和low文件夹换成 ...

  6. Android将图像转换成流存储与将流转换成图像

    1.将图片转换成二进制流 public byte[] getBitmapByte(Bitmap bitmap){ ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOu ...

  7. opencv将rgb图像转换成灰度图

    python写法: import cv2 img = cv2.imread(img_dir, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite(dis_dir, img) imrea ...

  8. rgb值转换成16进制

    由于jQuery获取css中的background有时候是rgb值,所以往往需要一个转换函数. 以前觉得难,还写个博客记录,现在觉得好容易. let testColor = "rgb(20, ...

  9. js方法实现rgb颜色转换成16进制格式的代码的方法

    原文地址:http://www.cnblogs.com/vaal-water/archive/2013/04/08/3008880.html 自己试过很好用 function zero_fill_he ...

随机推荐

  1. linkin大话数据结构--Google commons工具类

    package tz.web.dao.bean; import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.List ...

  2. IDEA2017.3.3创建第一个javaweb项目及tomcat部署实战

    一.创建简单web项目 1. 选择jdk(这里有点小问题不是很理解,通过java -verbose查找出来的jdk路径在C盘,这里并不能识别,而我jdk安装的时候有自己的路径在D盘,导入后就是图中的j ...

  3. maven-assembly-plugin插件的使用方法

    一. Assembly 是什么意思? 二. maven-assembly-plugin是什么? 它是maven中针对打包任务而提供的标准插件. 三. maven-assembly-plugin插件的作 ...

  4. cat写入数据

    1.cat可以利用两个>>把内容追加到文件中 cat >>oldboy.txt<<EOF >1 >2 >EOF 会在文件中加入EOF中间的数据.E ...

  5. JavaScript中的类继承

    JavaScript是一个无class的面向对象语言,它使用原型继承而非类继承.这会让那些使用传统面向对象语言如C++和Java的程序员们感到困惑.正如我们所看到的,JavaScript的原型继承比类 ...

  6. 使用命令行生成jar包

    测试用类 public class Hello { public static void main(String[] args) { System.out.println("hello wo ...

  7. 缓存之ehcache

    1.EhCache缓存框架简介 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider. 我们使用EhCache缓存框架主要是为 ...

  8. 解决axios传递参数后台无法接收问题

    1.根据下面几个方法改变前台传递参数方式 这样后台就可以直接根据传递的参数获取数据,如下图用户登录时直接传递用户名和密码 2.不改变前台传递样式修改后台接收方式

  9. ABP官方文档翻译 7.2 Hangfire集成

    Hangfire集成 介绍 ASP.NET Core集成 ASP.NET MVC 5.x集成 面板授权 介绍 Hangfire是一个综合的后台job管理器.你可以 把它集成到ABP,用来取代默认的后台 ...

  10. 使用 RxJS 实现一个简易的仿 Elm 架构应用

    使用 RxJS 实现一个简易的仿 Elm 架构应用 标签(空格分隔): 前端 什么是 Elm 架构 Elm 架构是一种使用 Elm 语言编写 Web 前端应用的简单架构,在代码模块化.代码重用以及测试 ...