OpenCVイメージ変換によるRGBからグレースケールへの変換が悪い結果をもたらす

Question

PNGファイルからOpenCVアプリケーションに24ビットRGBイメージをロードしています。

しかし、imreadを使用して直接画像をグレースケールとして読み込むと、結果が非​​常に悪くなります。

Mat src1 = imread(inputImageFilename1.c_str(), 0); 

RGBとしてRGB画像をロードし、グレースケールに変換するには、はるかに良い探し結果を与えます。

Mat src1 = imread(inputImageFilename1.c_str(), 1); 
cvtColor(src1, src1Gray, CV_RGB2GRAY); 

画像タイプにimreadを正しく使用しているのでしょうか。誰も同じような行動を経験していますか？

画像がここに表示されimreadを使用してグレースケールに変換：

Answer 1

私は今日同じ問題を抱えていました。方法2は、異なる結果を生成しながら、

//method 1 
cv::Mat gs = cv::imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 

//method 2 
cv::Mat color = cv::imread(filename, 1); //loads color if it is available 
cv::Mat gs_rgb(color.size(), CV_8UC1); 
cv::cvtColor(color, gs_rgb, CV_RGB2GRAY); 

//method 3 
cv::Mat gs_bgr(color.size(), CV_8UC1); 
cv::cvtColor(color, gs_bgr, CV_BGR2GRAY); 

方法1（ローディング階調）及び3（CV_BGR2GRAY）同じ結果を生む：最終的に、私は3つのメソッドを比較しました。私の目的のために、私はCV_BGR2GRAYを使い始めました。

私の入力ファイルはjpgですので、特定の画像フォーマットに関連する問題があります。

Answer 2

私はOpenGLのシェーダでの作業、一度同様の問題があった：

は画像がここに表示されcvtColorを使用してグレースケールに変換しました。 OpenCVが画像を読み取る最初のコンテナは、すべての色の範囲をサポートしていないため、画像のグレースケール変換が悪いことがわかります。ただし、cvtColorを使用して元のイメージをグレースケールに変換すると、コンテナは最初のイメージとは異なり、すべての範囲をサポートします。私の意見では、最初のものは、グレースケールに8ビット以下を使用するか、グレースケールに変更することは悪い方法を使用します。しかし、第2のものは、グレーチャンネルのビット数が多いために滑らかな画像を与える。

Answer 3

簡単な答えは、openCV関数がBGR形式を使用するということです。 imreadまたはVideoCaptureで画像を読むと、常にBGRになります。 RGB2GRAYを使用する場合は、青のチャンネルを緑に置き換えます。明るさを得るための式は

y = 0.587*green + 0.299*red + 0.114*blue 

ので、あなたは緑と青変更した場合で、これは膨大な計算エラーが発生します。

greets