從共享內存中保存4字節的pP深度圖像

Question

到目前爲止，每當我有一個問題時，這個社區幫助我，而不必問我一個問題，但今天我不得不問我的第一個問題，因爲我找不到答案我非常渴望社區的幫助。

我正在使用將圖像寫入共享內存的模擬程序。訪問內存地址，我想保存圖像。模擬發送兩個圖像，一個是正常的，一個是深度信息。用普通的cv保存正常的圖像是沒有問題的。

讀取和保存的正常圖像作爲完成如下：

//find image in Memory 
uchar *imageMem = (uchar*)img + sizeof(RDB_IMAGE_t); 

//set heights and width to image parameters 
int w = img->width; 
int h = img->height; 

//create matrix for image 
Mat image(h,w,CV_8UC3,imageMem); 

//image is upside-down in memory, so it has to be flipped 
Mat flipped; 
flip(image,flipped,0); 

//change color from bgr to rgb 
Mat recolored; 
cvtColor(flipped, recolored, COLOR_BGR2RGB); 

string folderName = "normal"; 
string name = "normal_"; 
string type = ".png"; 

ss << folderName << "/" << name << simFrame << type; 

string filename = ss.str(); 
ss.str(""); 
imwrite(filename, recolored); 

我們的實際問題。模擬將深度信息保存在不同的共享內存地址下，但始終保存在img中。根據圖像的索引，指針img指向相應內存地址的正常或深度。普通圖像的地址是0x0811a，深度圖像是0x0811b。保存深度​​圖像的代碼如下：

uchar *imageMem = (uchar*)img + sizeof(RDB_IMAGE_t); 

int w = img->width; 
int h = img->height; 

Mat image_d(h,w,CV_8UC4,imageMem); 

Mat flipped; 
flip(image_d,flipped,0); 

Mat recolored; 
cvtColor(flipped, recolored, CV_BGRA2GRAY, 1); 

string folderName = "Depth"; 
string name = "Depth_"; 
string type = ".png"; 

ss << folderName << "/" << name << simFrame << type; 

string filename = ss.str(); 
ss.str(""); 
imwrite(filename, recolored); 

保存深度信息後的結果是這樣的：

但它應該是這樣的：

模擬開發人員表示深度圖像以4爲單位發送到共享內存te每像素圖像和一個像素總是有價值255.這些信息不幫助我，但也許你。

我對圖像處理的所有知識我認爲我的自我，在這一點上，我真的不知道該怎麼做。

Image Micka requested

Answer 1

如果拆分您提供成其組成通道中的圖像，你會發現幾件事情。

首先，它有4個通道 - 讓我們假設它們是R，G，B和A（儘管它們實際上不是）。其次，最後兩個通道是相同的 - 它們的最小/最大值和標準偏差是相同的，所以我們可以丟棄其中的一個通道。

Image: depth.png 
    Format: PNG (Portable Network Graphics) 
    Mime type: image/png 
    Class: DirectClass 
    Geometry: 800x600+0+0 
    Units: Undefined 
    Type: TrueColorAlpha 
    Endianess: Undefined 
    Colorspace: sRGB 
    Depth: 8-bit 
    Channel depth: 
    Red: 8-bit 
    Green: 8-bit 
    Blue: 8-bit 
    Alpha: 8-bit 
    Channel statistics: 
    Pixels: 480000 
    Red: 
     min: 0 (0) 
     max: 255 (1) 
     mean: 181.668 (0.712422) 
     standard deviation: 82.4882 (0.323483) 
     kurtosis: -0.888916 
     skewness: -0.74329 
     entropy: 0.734481 
    Green: 
     min: 0 (0) 
     max: 255 (1) 
     mean: 175.737 (0.689165) 
     standard deviation: 84.9054 (0.332963) 
     kurtosis: -1.09314 
     skewness: -0.611227 
     entropy: 0.741165 
    Blue: 
     min: 229 (0.898039)      <--- HERE 
     max: 255 (1)        <--- HERE 
     mean: 252.276 (0.989316)     <--- HERE 
     standard deviation: 5.81622 (0.0228087) <--- HERE 
     kurtosis: 7.14093 
     skewness: -2.88764 
     entropy: 0.595817 
    Alpha: 
     min: 229 (0.898039)      <--- HERE 
     max: 255 (1)        <--- HERE 
     mean: 252.276 (0.989316)     <--- HERE 
     standard deviation: 5.81622 (0.0228087) <--- HERE 
     kurtosis: 7.14093 
     skewness: -2.88764 
     entropy: 0.595817 

如果再提取4個通道，你會（第一個R，則G，然後B）得到這樣的：

我認爲，作爲最後的圖像（B頻道）只有4-5個頻段，在你進入圖像時會越來越輕，這可能是高位字節。第一個圖像（R通道）是綁定的，所以我猜這是B通道中較大步驟之間的平滑漸變，所以我想這是中間字節，第二個圖像變化最大，所以這是可能是最不重要的字節。我沒有做任何測試，但我想如果你使用的公式是這樣的，它可能會制定出正確的：

24-bit depth = (Blue<<16) | (Red<<8) | Green 

舉例來說，如果你把這個公式，並將其應用（使用ImageMagick的 ）在命令行上，像這樣：

convert depth.png -fx "(((u.b*255)<<8)|(u.r*255))/65535" -auto-level result.png 

你得到這個結果，至少對我來說，顯示一個不錯的，平滑的深度圖像。