applyColorMap()研究(如果我对现有的colormap不满意,那么如何具体来做)
cv::applyColorMap()能够实现预定义的伪彩色,这个是众所周知的事情。
并且和matlab提供的很相近
除了这些预置的变换,如果我想实现新的变换,需要做LUT变换
cv::Mat image_gray_3c;
//单通道的灰度图,转换成R、G、B三通道值均相等的三通道图
cv::cvtColor(image_gray, image_gray_3c, cv::COLOR_GRAY2RGB);
//opencv默认的颜色排列顺序是BGR,而这里自定义的colormap的顺序是RGB
cv::cvtColor(golden_map, golden_map, cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::Mat image_color;
cv::LUT(image_gray_3c, golden_map, image_color);
但是,这段代码只是给出了方法,而没有给出具体的image_color。如果我对现有的colormap不满意,那么如何具体来做?
重要的参考,就是OpenCV自己的代码:
colormap.cpp
比如
class Ocean : public ColorMap {
public:
Ocean() : ColorMap() {
init(256);
}
Ocean(int n) : ColorMap() {
init(n);
}
void init(int n) {
static const float r[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.04761904761904762f, 0.09523809523809523f, 0.1428571428571428f, 0.1904761904761905f, 0.2380952380952381f, 0.2857142857142857f, 0.3333333333333333f, 0.3809523809523809f, 0.4285714285714285f, 0.4761904761904762f, 0.5238095238095238f, 0.5714285714285714f, 0.6190476190476191f, 0.6666666666666666f, 0.7142857142857143f, 0.7619047619047619f, 0.8095238095238095f, 0.8571428571428571f, 0.9047619047619048f, 0.9523809523809523f, 1};
static const float g[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.02380952380952381f, 0.04761904761904762f, 0.07142857142857142f, 0.09523809523809523f, 0.119047619047619f, 0.1428571428571428f, 0.1666666666666667f, 0.1904761904761905f, 0.2142857142857143f, 0.2380952380952381f, 0.2619047619047619f, 0.2857142857142857f, 0.3095238095238095f, 0.3333333333333333f, 0.3571428571428572f, 0.3809523809523809f, 0.4047619047619048f, 0.4285714285714285f, 0.4523809523809524f, 0.4761904761904762f, 0.5f, 0.5238095238095238f, 0.5476190476190477f, 0.5714285714285714f, 0.5952380952380952f, 0.6190476190476191f, 0.6428571428571429f, 0.6666666666666666f, 0.6904761904761905f, 0.7142857142857143f, 0.7380952380952381f, 0.7619047619047619f, 0.7857142857142857f, 0.8095238095238095f, 0.8333333333333334f, 0.8571428571428571f, 0.8809523809523809f, 0.9047619047619048f, 0.9285714285714286f, 0.9523809523809523f, 0.9761904761904762f, 1};
static const float b[] = { 0, 0.01587301587301587f, 0.03174603174603174f, 0.04761904761904762f, 0.06349206349206349f, 0.07936507936507936f, 0.09523809523809523f, 0.1111111111111111f, 0.126984126984127f, 0.1428571428571428f, 0.1587301587301587f, 0.1746031746031746f, 0.1904761904761905f, 0.2063492063492063f, 0.2222222222222222f, 0.2380952380952381f, 0.253968253968254f, 0.2698412698412698f, 0.2857142857142857f, 0.3015873015873016f, 0.3174603174603174f, 0.3333333333333333f, 0.3492063492063492f, 0.3650793650793651f, 0.3809523809523809f, 0.3968253968253968f, 0.4126984126984127f, 0.4285714285714285f, 0.4444444444444444f, 0.4603174603174603f, 0.4761904761904762f, 0.492063492063492f, 0.5079365079365079f, 0.5238095238095238f, 0.5396825396825397f, 0.5555555555555556f, 0.5714285714285714f, 0.5873015873015873f, 0.6031746031746031f, 0.6190476190476191f, 0.6349206349206349f, 0.6507936507936508f, 0.6666666666666666f, 0.6825396825396826f, 0.6984126984126984f, 0.7142857142857143f, 0.7301587301587301f, 0.746031746031746f, 0.7619047619047619f, 0.7777777777777778f, 0.7936507936507936f, 0.8095238095238095f, 0.8253968253968254f, 0.8412698412698413f, 0.8571428571428571f, 0.873015873015873f, 0.8888888888888888f, 0.9047619047619048f, 0.9206349206349206f, 0.9365079365079365f, 0.9523809523809523f, 0.9682539682539683f, 0.9841269841269841f, 1};
Mat X = linspace(0,1,64);
this->_lut = ColorMap::linear_colormap(X,
Mat(64,1, CV_32FC1, (void*)r).clone(), // red
Mat(64,1, CV_32FC1, (void*)g).clone(), // green
Mat(64,1, CV_32FC1, (void*)b).clone(), // blue
n); // number of sample points
}
};
明显这个colormap中最主要的成分就是rgb的大矩阵,它返回的结果是LUT。关键问题是这样的矩阵如何获得?或者,如何修改?
其实,如果我们深入研究的话,就可以发现这里OpenCV实现的不仅仅是LUT,还有其它很多东西。比如3通道,比如插值等。为了实现这些功能,它添加了很多函数,如果想把这些函数集成过来,可能会花费较多精力。因此,最好的方法,就是修改现有的OpenCV代码,重新生成dll文件。
最终,我们套用ocean的色彩对summer进行修改,修改前
修改后
从而将绿色的成分更多的凸显出来。效果很好。
最后,还有一个小tip:
配置项目属性的时候,选择刚刚生成的bin目录
这样会优先使用修改后的dll,从而不会影响通用的OpenCV.dll。
感谢阅读至此,希望有所收获。
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cv::Mat image_gray_3c;
//单通道的灰度图,转换成R、G、B三通道值均相等的三通道图
cv::cvtColor(image_gray, image_gray_3c, cv::COLOR_GRAY2RGB);
//opencv默认的颜色排列顺序是BGR,而这里自定义的colormap的顺序是RGB
cv::cvtColor(golden_map, golden_map, cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::Mat image_color;
cv::LUT(image_gray_3c, golden_map, image_color);
class Ocean : public ColorMap {
public:
Ocean() : ColorMap() {
init(256);
}
Ocean(int n) : ColorMap() {
init(n);
}
void init(int n) {
static const float r[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.04761904761904762f, 0.09523809523809523f, 0.1428571428571428f, 0.1904761904761905f, 0.2380952380952381f, 0.2857142857142857f, 0.3333333333333333f, 0.3809523809523809f, 0.4285714285714285f, 0.4761904761904762f, 0.5238095238095238f, 0.5714285714285714f, 0.6190476190476191f, 0.6666666666666666f, 0.7142857142857143f, 0.7619047619047619f, 0.8095238095238095f, 0.8571428571428571f, 0.9047619047619048f, 0.9523809523809523f, 1};
static const float g[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.02380952380952381f, 0.04761904761904762f, 0.07142857142857142f, 0.09523809523809523f, 0.119047619047619f, 0.1428571428571428f, 0.1666666666666667f, 0.1904761904761905f, 0.2142857142857143f, 0.2380952380952381f, 0.2619047619047619f, 0.2857142857142857f, 0.3095238095238095f, 0.3333333333333333f, 0.3571428571428572f, 0.3809523809523809f, 0.4047619047619048f, 0.4285714285714285f, 0.4523809523809524f, 0.4761904761904762f, 0.5f, 0.5238095238095238f, 0.5476190476190477f, 0.5714285714285714f, 0.5952380952380952f, 0.6190476190476191f, 0.6428571428571429f, 0.6666666666666666f, 0.6904761904761905f, 0.7142857142857143f, 0.7380952380952381f, 0.7619047619047619f, 0.7857142857142857f, 0.8095238095238095f, 0.8333333333333334f, 0.8571428571428571f, 0.8809523809523809f, 0.9047619047619048f, 0.9285714285714286f, 0.9523809523809523f, 0.9761904761904762f, 1};
static const float b[] = { 0, 0.01587301587301587f, 0.03174603174603174f, 0.04761904761904762f, 0.06349206349206349f, 0.07936507936507936f, 0.09523809523809523f, 0.1111111111111111f, 0.126984126984127f, 0.1428571428571428f, 0.1587301587301587f, 0.1746031746031746f, 0.1904761904761905f, 0.2063492063492063f, 0.2222222222222222f, 0.2380952380952381f, 0.253968253968254f, 0.2698412698412698f, 0.2857142857142857f, 0.3015873015873016f, 0.3174603174603174f, 0.3333333333333333f, 0.3492063492063492f, 0.3650793650793651f, 0.3809523809523809f, 0.3968253968253968f, 0.4126984126984127f, 0.4285714285714285f, 0.4444444444444444f, 0.4603174603174603f, 0.4761904761904762f, 0.492063492063492f, 0.5079365079365079f, 0.5238095238095238f, 0.5396825396825397f, 0.5555555555555556f, 0.5714285714285714f, 0.5873015873015873f, 0.6031746031746031f, 0.6190476190476191f, 0.6349206349206349f, 0.6507936507936508f, 0.6666666666666666f, 0.6825396825396826f, 0.6984126984126984f, 0.7142857142857143f, 0.7301587301587301f, 0.746031746031746f, 0.7619047619047619f, 0.7777777777777778f, 0.7936507936507936f, 0.8095238095238095f, 0.8253968253968254f, 0.8412698412698413f, 0.8571428571428571f, 0.873015873015873f, 0.8888888888888888f, 0.9047619047619048f, 0.9206349206349206f, 0.9365079365079365f, 0.9523809523809523f, 0.9682539682539683f, 0.9841269841269841f, 1};
Mat X = linspace(0,1,64);
this->_lut = ColorMap::linear_colormap(X,
Mat(64,1, CV_32FC1, (void*)r).clone(), // red
Mat(64,1, CV_32FC1, (void*)g).clone(), // green
Mat(64,1, CV_32FC1, (void*)b).clone(), // blue
n); // number of sample points
}
};





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感叹:设计VCL的人真是神人啊,感觉比Pascal编译器的设计人还要牛很多,把整个Windows架构理了一遍,封装的如此之好,复用的如此之好(以至于Delphi的控件满天飞,使用还特别容易),简直惊为 ...
http://www.wocaoseo.com/thread-60-1-1.html 最近收到打击很大,收获也颇多,这一切都莫过于用户需求的问题.我曾经给我弟说过,我对检索排名特征识别.提取和计算自认 ...
(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报 分类: OpenCV ...
WebView介绍 知识点: 代码创建一个UIWebView OC调用html的js js页面调用OC 相关代码实现 代码创建一个UIWebView // 1.webView UIWebView *w ...
命令行(或终端)生成keystore文件 在命令行(或终端)输入命令: keytool -genkey -alias Gallery.keystore -keyalg RSA -validit ...
在第I部分,我们熟悉了ANTLR,并在一个比较高的层次上了解了语法以及语言程序.现在,我们将要放慢速度来学习下实现更实用任务的一些细节上的技巧,例如建立内部数据结构,提取信息,生成输入对应的翻译内容等 ...
插件(Plugins) 插件(Plugins)是用来拓展Webpack功能的,它们会在整个构建过程中生效,执行相关的任务. Loaders和Plugins常常被弄混,但是他们其实是完全不同的东西,可以 ...
给定一个已按照升序排列 的有序数组,找到两个数使得它们相加之和等于目标数. 函数应该返回这两个下标值 index1 和 index2,其中 index1 必须小于 index2. 说明: 返回的下标值 ...
.container{padding:0 15px; margin:0 auto;} .container:before{ content: ''; display: table;/*防止第一个子元素 ...
本文展示了如何对集合去重并且处理大小写
说几个命令, netstat 用于查看进程端口占用情况,用法可以使用netstat -h 查看 tasklist 列出当前进程,有进程号 findstr 用于过滤字符串 大致过程就是: 1. 使用 n ...
一.AbstractQueuedSynchronizer类介绍. 该抽象类有两个内部类,分别是静态不可继承的Node类和公有的ConditionObject类.AbstractQueuedSynchr ...
并发编程 http://ifeve.com/ 美国各州 http://114.xixik.com/usa-stats/ 美国各州邮编zip code -> https://www.douban. ...