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灰度化（Grayscale）

發(fā)布時(shí)間：2023/12/29 37 豆豆
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Y=0.2126R+0.7152G+0.0722BY = 0.2126\ R + 0.7152\ G + 0.0722\ B Y=0.2126?R+0.7152?G+0.0722?B

//=============================================================== //FileName: // 灰度化.cpp //Date: // 2019/12/6 //Author: // khoing(https://blog.csdn.net/qq_45391763) //===============================================================#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp>// BGR -> Gray cv::Mat BGR2GRAY(cv::Mat img) {// prepare outputcv::Mat out = cv::Mat::zeros(img.rows, img.cols, CV_8UC1);//----------------------------------------------------------//通過以下公式得到灰度圖像單通道的像素值//Y = 0.2126R + 0.7152G + 0.0722Bfor (int row = 0; row < img.rows; row++) {for (int col = 0; col < img.cols; col++) {// BGR -> Grayout.at<uchar>(row, col) = 0.2126 * (float)img.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] \+ 0.7152 * (float)img.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] \+ 0.0722 * (float)img.at<cv::Vec3b>(row, col)[0];}}//----------------------------------------------------------return out; }int main() {// read imagecv::Mat img = cv::imread("imgs/imori.jpg", cv::IMREAD_COLOR);//----------------------------------------------------------// BGR -> Graycv::Mat out = BGR2GRAY(img);//----------------------------------------------------------cv::imshow("img", img);cv::imshow("sample", out);//----------------------------------------------------------cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;}

總結(jié)

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