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基于OpenCV自定义色条实现灰度图上色功能代码

程序员文章站 2022-07-01 11:10:12
场景需求       qt在进行2d图像显示时,有很方便的色条接口,可以让灰度图基于其设计的色条进行上色,比如设置1为红色,0.55为黄色,0.45为绿色,0为蓝色,那么灰度图就会在归一化后按照从蓝到...

场景需求

       qt在进行2d图像显示时,有很方便的色条接口,可以让灰度图基于其设计的色条进行上色,比如设置1为红色,0.55为黄色,0.45为绿色,0为蓝色,那么灰度图就会在归一化后按照从蓝到红(从小到大)进行渐变色上色。但是有时候这个接口需要搭配的代码太多,给开发带来一定麻烦,因此我基于其原理写了一个可以替代该功能的函数graytocolor_colorbar。

       函数原理:首先需要将灰度值图转化为0-255的8通道(uchar)灰度图,运用归一化函数可以实现;之后考虑到颜色和灰度的关系,比如最低的颜色为蓝色(0,0,255)对应灰度值0,最高的颜色为红色(255,0,0)对应灰度值255,只需要找出其变化的规律即可。

       下方为具体实现函数和测试代码。

功能函数代码

/**
 * @brief graytocolor_colorbar             运用色条灰度图上色(1:红色,param1:黄色,param2:绿色,0:蓝色)
 * @param phase                            输入的灰色图像,通道为1
 * @param param1                           色条参数1
 * @param param2                           色条参数2
 * @return                                 上色后的图像
 */
cv::mat graytocolor_colorbar(cv::mat &phase, float param1, float param2)
{
	cv_assert(phase.channels() == 1);
 
    // 色条参数1必须大于色条参数2
	if (param2 >= param1)
	{
		return cv::mat::zeros(10, 10, cv_8uc1);
	}
 
	cv::mat temp, result, mask;
	// 将灰度图重新归一化至0-255
	cv::normalize(phase, temp, 255, 0, cv::norm_minmax);
	temp.convertto(temp, cv_8uc1);
	// 创建掩膜,目的是为了隔离nan值的干扰
	mask = cv::mat::zeros(phase.size(), cv_8uc1);
	mask.setto(255, phase == phase);
 
	// 初始化三通道颜色图
	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;
 
	// 基于灰度图的灰度层级,给其上色,最底的灰度值0为蓝色(255,0,0),最高的灰度值255为红色(0,0,255),中间的灰度值127为绿色(0,255,0)
	// 不要惊讶蓝色为什么是(255,0,0),因为opencv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] > (param1 * 255) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = uchar((1 / (1 - param1)) * (255 - r[j]));
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (param1 * 255) && r[j] > (param2 * 255))
				{
					c1[j] = uchar((1 / (param1 - param2)) * r[j] - (param2 / (param1 - param2)) * 255);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (param2 * 255) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = uchar((1 / param2) * r[j]);
					c3[j] = uchar(255 - (1 / param2) * r[j]);
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}
 
	// 三通道合并,得到颜色图
	vector<cv::mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);
 
	return result;
}

c++测试代码

#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_colorbar(cv::mat &phase, float param1, float param2);
 
int main(void)
{
	cv::mat mag, ang, result, result3;
	unitpolar(2001, mag, ang);
	mag.at<float>(10, 10) = nan("");
 
	clock_t start, end;
	start = clock();
	result = graytocolor_colorbar(mag,0.5,0.3);
	end = clock();
	double diff = end - start;
	cout << "time:" << diff / clocks_per_sec << endl;
 
	system("pause");
	return 0;
}
void unitpolar(int squaresize, cv::mat& mag, cv::mat& ang) {
	cv::mat x;
	cv::mat y;
	unitcart(squaresize, x, y);                //产生指定范围内的指定数量点数,相邻数据跨度相同
	// opencv自带的转换有精度限制,导致结果有一定差异性
	//cv::carttopolar(x, y, mag, ang, false); //坐标转换
 
	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);
	//设置边界
	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);  //两个元素的间隔
 
	//计算其他位置的值
	for (int i = 1; i < squaresize - 1; ++i) {
		x.col(i) = -1.0f + i * delta;
		y.row(i) = 1.0f - i * delta;
	}
}
 
/**
 * @brief graytocolor_colorbar             运用色条灰度图上色(1:红色,param1:黄色,param2:绿色,0:蓝色)
 * @param phase                            输入的灰色图像,通道为1
 * @param param1                           色条参数1
 * @param param2                           色条参数2
 * @return                                 上色后的图像
 */
cv::mat graytocolor_colorbar(cv::mat &phase, float param1, float param2)
{
	cv_assert(phase.channels() == 1);
	// 色条参数1必须大于色条参数2
	if (param2 >= param1)
	{
		return cv::mat::zeros(10, 10, cv_8uc1);
	}
	cv::mat temp, result, mask;
	// 将灰度图重新归一化至0-255
	cv::normalize(phase, temp, 255, 0, cv::norm_minmax);
	temp.convertto(temp, cv_8uc1);
	// 创建掩膜,目的是为了隔离nan值的干扰
	mask = cv::mat::zeros(phase.size(), cv_8uc1);
	mask.setto(255, phase == phase);
 
	// 初始化三通道颜色图
	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;
 
	// 基于灰度图的灰度层级,给其上色,最底的灰度值0为蓝色(255,0,0),最高的灰度值255为红色(0,0,255),中间的灰度值127为绿色(0,255,0)
	// 不要惊讶蓝色为什么是(255,0,0),因为opencv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] > (param1 * 255) && r[j] <= 255)
				{
					c1[j] = 255;
					c2[j] = uchar((1 / (1 - param1)) * (255 - r[j]));
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (param1 * 255) && r[j] > (param2 * 255))
				{
					c1[j] = uchar((1 / (param1 - param2)) * r[j] - (param2 / (param1 - param2)) * 255);
					c2[j] = 255;
					c3[j] = 0;
				}
				else if (r[j] <= (param2 * 255) && r[j] >= 0)
				{
					c1[j] = 0;
					c2[j] = uchar((1 / param2) * r[j]);
					c3[j] = uchar(255 - (1 / param2) * r[j]);
				}
				else {
					c1[j] = 0;
					c2[j] = 0;
					c3[j] = 0;
				}
			}
		}
	}
 
	// 三通道合并,得到颜色图
	vector<cv::mat> images;
	images.push_back(color3);
	images.push_back(color2);
	images.push_back(color1);
	cv::merge(images, result);
 
	return result;
}

测试效果

基于OpenCV自定义色条实现灰度图上色功能代码
图1 灰度图

基于OpenCV自定义色条实现灰度图上色功能代码
图2 效果图1
基于OpenCV自定义色条实现灰度图上色功能代码
图3 效果图2

       如上图所示,为了方便,我生成了一个2001*2001的图像矩阵,图1为灰度图,图2图3是经过颜色处理后的颜色图,满足了前面提到的需求,这两个效果图对应的参数不一样。

       如果函数有什么可以改进完善的地方,非常欢迎大家指出,一同进步何乐而不为呢~