OpenCVの - 0-255

Question

内のfloatデータ型と強度範囲でRGBチャンネルがどのように私は0-255 内

• FLOATデータ型
• 強度範囲として、RGBチャンネルの値を達成することができます

  Daltonizationを実装するために浮動小数点数学演算を実行するので、私はCV_32FC4を行列型として使用しました。私は、輝度範囲がCV_8UC3のRGBチャンネルの輝度範囲と同じであることを期待していました。ちょうど異なるデータタイプを持っていました。しかし、私がマトリックスを印刷したとき、私はチャンネルの強度が0〜255の範囲内にないことに気づいた。浮動小数点の範囲のためにそれが実現したmatrix type。

  Mat mFrame(height, width, CV_32FC4, (unsigned char *)pNV21FrameData); 
  
  for(int y = 0 ; y < height ; y++){ 
      for(int x = 0 ; x < width ; x++){ 
       Vec4f BGRA = mFrame.at<Vec4f>(y,x); 
       // Algorithm Implementation 
  
       mFrame.at<Vec4f>(y,x) = BGRA; 
      } 
  } 
  
  Mat mResult; 
  mFrame.convertTo(mResult, CV_8UC4, 1.0/255.0); 
  

  BGRA[0] = BGRA[0] * n;のようなピクセルを操作して、それをマトリックスに戻す必要があります。

Answer 1

あなたのコメントとそのリンクによって、データがBGRAに入っていることがわかります。データはucharにあります。

私はこのラインからこれを前提としています。これはあなたが行列を作成し、それをfloat型に変換することができます解決するために

Mat mResult(height, width, CV_8UC4, (unsigned char *)poutPixels); 

。

Mat mFrame(height, width, CV_8UC4, (unsigned char *)pNV21FrameData); 
Mat mFloatFrame; 
mFrame.convertTo(mFloatFrame, CV_32FC4); 

スケーリングファクタを置くことができる別のもの（0-1など）が必要な場合は、現在の範囲（0-255）を保持することに注意してください。

最後に変換することはできますが、この機能はsaturate_castになります。オーバーフローまたは小数点を管理する特定の方法がある場合は、変換する前にそれを行う必要があります。

Mat mResult; 
mFloatFrame.convertTo(mResult, CV_8UC4); 

データ（少なくとも操作前）0〜255の範囲内に既にあるので1.0/255.0が、そこではないことに注意してください。

あなたのコメントのリンクは、IplImageや他の古いC（廃止予定）バージョンのOpenCvを使用しています。 C++で作業している場合は、MatのようなC++バージョンに固執してください。これはここに表示されているコードではなく、リンク先のコードにあります。このコメントは、今後の頭痛を避けるためのものです。