匹配圖像

的像素的強度我想作出最後決定兩個圖像是否像素的基礎上匹配value.Here是我的代碼的一部分匹配圖像

Vec3b intensity = image.at<Vec3b>(j, i); 
uchar blue = intensity.val[0]; 
uchar green = intensity.val[1]; 
uchar red = intensity.val[2]; 

uchar col=blue+green+red;

同樣intensity1，藍天，... 。對於其他圖像並比較兩個圖像的「col」。但它沒有給出正確的輸出（無法根據像素值匹配兩個像素），該代碼是否正確計算強度？

來源

2014-02-21 user3278011

它如何「不給予正確的輸出」？ – herohuyongtao

我的代碼讀取兩個圖像Mat image = imread（「b.bmp」）; Mat templat = imread（「a.bmp」）; （i）的條件下輸出相同。當我在「圖像」和「模板」中加載相同的圖像時，以及（ii）當我在「圖像」和「模板」中加載不同的圖像時。 – user3278011

因爲你的像素值在unsigned char窗體中，並且你知道char不能被添加...所以請在int中輸入像素值，然後添加。

舉例：你見過這樣的東西嗎sum = 'a' + 'b' + 'c';它有什麼意義嗎？並且通過添加三個uchar值來完成相同的操作。

所以，儘量做到以下幾點：

int col = (int)red + (int)green + (int)blue;

的是要匹配的像素也這樣做。

但我建議你通過比較它們的hue值來比較像素，這對你來說更容易理解。

step-1：將圖像轉換爲HSV cvtColor（src，dst，CV_RGB2HSV）;

2步：然後計算hue淡水河谷（不要忘了做類型轉換如上所述）爲給定的像素

步3：做你希望將其他像素同樣的事情比較。

來源

2014-02-21 19:45:49 skm

這是更好地使用luma（這是伽馬壓縮R'G'B」彩色視頻分量的加權和）的強度更好的匹配：

intensity = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B

您還可能有興趣Converting RGB to grayscale/intensity。

來源

2014-02-21 19:46:17 herohuyongtao

你爲什麼用一些常數乘以'R，G＆B'？ – skm

@skm查看我給的鏈接。它專爲伽瑪壓縮而設計。 – herohuyongtao

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