C++如何實(shí)現(xiàn)基于灰度圖上色GrayToColorFromOthe

小編給大家分享一下C++如何實(shí)現(xiàn)基于灰度圖上色GrayToColorFromOthe，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

場景需求

       之前有提到給灰度圖上色的需求，在此基礎(chǔ)上，還有一種需求，就是基于另一張參考灰度圖的色板來給當(dāng)前的灰度圖上色，比如參考灰度圖的數(shù)值區(qū)間為-10到10，顏色從藍(lán)到綠再到紅，而當(dāng)前的灰度圖的數(shù)據(jù)區(qū)間為-1到1，若基于參考灰度圖的色板確定數(shù)據(jù)對應(yīng)的顏色，則當(dāng)前灰度圖的顏色應(yīng)該在綠色左右波動(dòng)。

       下方為具體實(shí)現(xiàn)函數(shù)和測試代碼。

功能函數(shù)代碼

/**
 * @brief GrayToColorFromOther             灰度圖上色，基于參考灰度圖的色板
 * @param phase1                           輸入的灰色圖像，通道為1，提供色板
 * @param phase2                           輸入的灰色圖像，通道為1，基于phase1的色板繪色
 * @return                                 上色后的圖像
 */
cv::Mat GrayToColorFromOther(cv::Mat &phase1, cv::Mat &phase2)
{
	CV_Assert(phase1.channels() == 1);
	CV_Assert(phase2.channels() == 1);
	if (phase1.empty() || phase2.empty())
	{
		cv::Mat result = cv::Mat::zeros(100, 100, CV_8UC3);
		return result;
	}
	cv::Mat temp, result, mask;
	double max1, min1;
	int row = phase2.rows;
	int col = phase2.cols;
	// 確定參考灰度圖的數(shù)據(jù)范圍
	cv::minMaxIdx(phase1, &min1, &max1, nullptr, nullptr, phase1 == phase1);
	// 將當(dāng)前灰度圖以參考灰度圖的數(shù)據(jù)范圍作標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)變換
	temp = phase2.clone();
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		float *t2 = temp.ptr<float>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			t2[j] = 255.0f*(phase2.at<float>(i, j) - min1) / (max1 - min1);
		}
	}
	temp.convertTo(temp, CV_8UC1);
	// 創(chuàng)建掩膜，目的是為了隔離nan值的干擾
	mask = cv::Mat::zeros(phase2.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase2 == phase2);
 
	// 初始化三通道顏色圖
	cv::Mat color1, color2, color3;
	color1 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color2 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color3 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
 
	// 基于灰度圖的灰度層級(jí)，給其上色，最底的灰度值0為藍(lán)色（255，0,0），最高的灰度值255為紅色（0,0,255），中間的灰度值127為綠色（0,255,0）
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *c1 = color1.ptr<uchar>(i);
		uchar *c2 = color2.ptr<uchar>(i);
		uchar *c3 = color3.ptr<uchar>(i);
		uchar *r = temp.ptr<uchar>(i);
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			if (m[j] == 255)
			{
				if (r[j] > (3 * 255 / 4) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = 4 * (255 - r[j]);
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (3 * 255 / 4) && r[j] > (255 / 2))
				{
					c1[j] = 255 - 4 * (3 * 255 / 4 - r[j]);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (255 / 2) && r[j] > (255 / 4))
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 4 * (255 / 2 - r[j]);
				}
				else if (r[j] <= (255 / 4) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255 - 4 * (255 / 4 - r[j]);
					c3[j] = 255;
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}
 
	// 三通道合并，得到顏色圖
	vector<cv::Mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);
 
	return result;
}

C++測試代碼

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;
 
void UnitPolar(int squaresize, cv::Mat& mag,cv::Mat& ang);
void UnitCart(int squaresize, cv::Mat& x, cv::Mat& y);
cv::Mat GrayToColor(cv::Mat &phase);
cv::Mat GrayToColorFromOther(cv::Mat &phase1, cv::Mat &phase2);
 
int main(void)
{
	cv::Mat mag, ang,result,result2;
	UnitPolar(2001, mag, ang);
	mag.at<float>(10, 10) = nan("");
	cv::Mat mag2 = mag / 2;
 
	result = GrayToColor(mag);
	result2= GrayToColorFromOther(mag,mag2);
 
	system("pause");
	return 0;
}
 
void UnitPolar(int squaresize, cv::Mat& mag,cv::Mat& ang) {
	cv::Mat x;
	cv::Mat y;
	UnitCart(squaresize, x, y);                //產(chǎn)生指定范圍內(nèi)的指定數(shù)量點(diǎn)數(shù)，相鄰數(shù)據(jù)跨度相同
	// OpenCV自帶的轉(zhuǎn)換有精度限制，導(dǎo)致結(jié)果有一定差異性
	//cv::cartToPolar(x, y, mag, ang, false); //坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
 
	mag = cv::Mat(x.size(), x.type());
	ang = cv::Mat(x.size(), x.type());
	int row = mag.rows;
	int col = mag.cols;
	float *m, *a, *xx, *yy;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		m = mag.ptr<float>(i);
		a = ang.ptr<float>(i);
		xx = x.ptr<float>(i);
		yy = y.ptr<float>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			m[j] = sqrt(xx[j] * xx[j] + yy[j] * yy[j]);
			a[j] = atan2(yy[j], xx[j]);
		}
	}
}
 
void UnitCart(int squaresize, cv::Mat& x, cv::Mat& y) {
	CV_Assert(squaresize % 2 == 1);
	x.create(squaresize, squaresize, CV_32FC1);
	y.create(squaresize, squaresize, CV_32FC1);
	//設(shè)置邊界
	x.col(0).setTo(-1.0);
	x.col(squaresize - 1).setTo(1.0f);
	y.row(0).setTo(1.0);
	y.row(squaresize - 1).setTo(-1.0f);
 
	float delta = 2.0f / (squaresize - 1.0f);  //兩個(gè)元素的間隔
 
	//計(jì)算其他位置的值
	for (int i = 1; i < squaresize - 1; ++i) {
		x.col(i) = -1.0f + i * delta;
		y.row(i) = 1.0f - i * delta;
	}
}
 
/**
 * @brief GrayToColor                      灰度圖上色
 * @param phase                            輸入的灰色圖像，通道為1
 * @return                                 上色后的圖像
 */
cv::Mat GrayToColor(cv::Mat &phase)
{
	CV_Assert(phase.channels() == 1);
 
	cv::Mat temp, result, mask;
	// 將灰度圖重新歸一化至0-255
	cv::normalize(phase, temp, 255, 0, cv::NORM_MINMAX);
	temp.convertTo(temp, CV_8UC1);
	// 創(chuàng)建掩膜，目的是為了隔離nan值的干擾
	mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase == phase);
 
	// 初始化三通道顏色圖
	cv::Mat color1, color2, color3;
	color1 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color2 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color3 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	int row = phase.rows;
	int col = phase.cols;
 
	// 基于灰度圖的灰度層級(jí)，給其上色，最底的灰度值0為藍(lán)色（255，0,0），最高的灰度值255為紅色（0,0,255），中間的灰度值127為綠色（0,255,0）
	// 不要驚訝藍(lán)色為什么是（255,0,0），因?yàn)镺penCV中是BGR而不是RGB
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *c1 = color1.ptr<uchar>(i);
		uchar *c2 = color2.ptr<uchar>(i);
		uchar *c3 = color3.ptr<uchar>(i);
		uchar *r = temp.ptr<uchar>(i);
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			if (m[j] == 255)
			{
				if (r[j] > (3 * 255 / 4) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = 4 * (255 - r[j]);
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (3 * 255 / 4) && r[j] > (255 / 2))
				{
					c1[j] = 255 - 4 * (3 * 255 / 4 - r[j]);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (255 / 2) && r[j] > (255 / 4))
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 4 * (255 / 2 - r[j]);
				}
				else if (r[j] <= (255 / 4) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255 - 4 * (255 / 4 - r[j]);
					c3[j] = 255;
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}
 
	// 三通道合并，得到顏色圖
	vector<cv::Mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);
 
	return result;
}
 
/**
 * @brief GrayToColorFromOther             灰度圖上色，基于參考灰度圖的色板
 * @param phase1                           輸入的灰色圖像，通道為1，提供色板
 * @param phase2                           輸入的灰色圖像，通道為1，基于phase1的色板繪色
 * @return                                 上色后的圖像
 */
cv::Mat GrayToColorFromOther(cv::Mat &phase1, cv::Mat &phase2)
{
	CV_Assert(phase1.channels() == 1);
	CV_Assert(phase2.channels() == 1);
	if (phase1.empty() || phase2.empty())
	{
		cv::Mat result = cv::Mat::zeros(100, 100, CV_8UC3);
		return result;
	}
	cv::Mat temp, result, mask;
	double max1, min1;
	int row = phase2.rows;
	int col = phase2.cols;
	// 確定參考灰度圖的數(shù)據(jù)范圍
	cv::minMaxIdx(phase1, &min1, &max1, nullptr, nullptr, phase1 == phase1);
	// 將當(dāng)前灰度圖以參考灰度圖的數(shù)據(jù)范圍作標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)變換
	temp = phase2.clone();
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		float *t2 = temp.ptr<float>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			t2[j] = 255.0f*(phase2.at<float>(i, j) - min1) / (max1 - min1);
		}
	}
	temp.convertTo(temp, CV_8UC1);
	// 創(chuàng)建掩膜，目的是為了隔離nan值的干擾
	mask = cv::Mat::zeros(phase2.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase2 == phase2);
 
	// 初始化三通道顏色圖
	cv::Mat color1, color2, color3;
	color1 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color2 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
	color3 = cv::Mat::zeros(temp.size(), temp.type());
 
	// 基于灰度圖的灰度層級(jí)，給其上色，最底的灰度值0為藍(lán)色（255，0,0），最高的灰度值255為紅色（0,0,255），中間的灰度值127為綠色（0,255,0）
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *c1 = color1.ptr<uchar>(i);
		uchar *c2 = color2.ptr<uchar>(i);
		uchar *c3 = color3.ptr<uchar>(i);
		uchar *r = temp.ptr<uchar>(i);
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			if (m[j] == 255)
			{
				if (r[j] > (3 * 255 / 4) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = 4 * (255 - r[j]);
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (3 * 255 / 4) && r[j] > (255 / 2))
				{
					c1[j] = 255 - 4 * (3 * 255 / 4 - r[j]);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (255 / 2) && r[j] > (255 / 4))
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 4 * (255 / 2 - r[j]);
				}
				else if (r[j] <= (255 / 4) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 255 - 4 * (255 / 4 - r[j]);
					c3[j] = 255;
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}
 
	// 三通道合并，得到顏色圖
	vector<cv::Mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);
 
	return result;
}

測試效果

圖1 參考灰度圖上色效果

圖2 基于參考灰度圖色板的上色效果

       如上圖所示，為了方便，我生成了一個(gè)2001*2001的圖像矩陣，并設(shè)置了另一個(gè)對比圖像，該圖像為原圖像的1/2，那么原圖像就是參考灰度圖，而對比圖像就是需要基于參考灰度圖色板上色的灰度圖。圖1為參考灰度圖的上色效果，圖2是基于參考灰度圖色板給對比圖像上色的效果圖。原圖像的數(shù)據(jù)從0-1.3左右，其顏色變化從藍(lán)到綠再到紅，而對比圖像的數(shù)據(jù)從0-1.3/2左右，則顏色變化為藍(lán)到綠，滿足了前面提到的需求。

以上是“C++如何實(shí)現(xiàn)基于灰度圖上色GrayToColorFromOthe”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！