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使用OpenCV 3.0将色彩矩阵应用于RGB图像的最快方法？

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我有一个彩色图像表示为OpenCV Mat对象（C，图像类型CV_32FC3） . 我有一个颜色校正矩阵，我想应用于RGB彩色图像的每个像素（或使用OpenCV约定的BGR，这里无关紧要） . 色彩校正矩阵为3x3 .

我可以轻松迭代像素并创建表示RGB的矢量v（3x1），然后计算M * v，但这对于我的实时视频应用来说太慢了 .

cv :: cvtColor函数很快，但似乎不允许自定义颜色转换 . http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html#cvtcolor

与以下类似，但我使用的是OpenCV for C，而不是Python . Apply transformation matrix to pixels in OpenCV image

opencv image-processing colors rgb opencv3.0

2 回答

  • 4

    基本上，链接的答案使用 reshape 将 CV_32FC3 尺寸为 m x n 的垫子转换为 CV_32F 尺寸为 (mn) x 3 的垫子 . 之后，矩阵的每一行都包含一个像素的颜色通道 . 然后，您可以应用通常的矩阵乘法来获得新的垫子，然后使用三个通道将其重新恢复为原始形状 .

    注意：值得注意的是opencv的默认颜色空间是BGR，而不是RGB .

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  • 6

    这是使用cv :: reshape工作的代码 . 它对我的应用来说足够快：

    #define WIDTH 2048
#define HEIGHT 2048
...

Mat orig_img = Mat(HEIGHT, WIDTH, CV_32FC3);
//put some data in orig_img somehow ...

/*The color matrix
Red:RGB; Green:RGB; Blue:RGB
1.8786   -0.8786    0.0061
-0.2277    1.5779   -0.3313
0.0393   -0.6964    1.6321
*/

float m[3][3] = {{1.6321, -0.6964, 0.0393},
                {-0.3313, 1.5779, -0.2277}, 
                {0.0061, -0.8786, 1.8786 }};
Mat M = Mat(3, 3, CV_32FC1, m).t();

Mat orig_img_linear = orig_img.reshape(1, HEIGHT*WIDTH);
Mat color_matrixed_linear = orig_img_linear*M;
Mat final_color_matrixed = color_matrixed_linear.reshape(3, HEIGHT);

    从上面要注意的一些事项：注释块中的颜色矩阵是我通常应用于RGB图像的颜色矩阵 . 在定义浮点数组m时，我切换了第1行和第3行，第1列和第3列用于OpenCV的BGR排序 . 颜色矩阵也必须转置 . 通常将颜色矩阵应用为M * v = v_new，其中M是3x3并且v是3x1但是这里我们正在进行vT * MT = v_newT以避免必须转置每个3通道像素 .

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