爲什麼要轉換爲灰度opencv？

Question

我在做一些基本的人臉檢測OpenCV中，和每一個示例代碼我看他們轉換爲灰度圖像，然後進行對灰度臉檢測...

起初我還以爲這是出於性能的考慮，但我做了一個比較，發現沒有顯着的性能提升。

此代碼：

faceCascade.detectMultiScale(*image, *faces, 1.1, 3, CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(60,60)); 

關於執行與此相同的代碼：

Mat gray; 
cvtColor(*image, gray, COLOR_BGR2GRAY); 
faceCascade.detectMultiScale(gray, *faces, 1.1, 3, CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(60,60)); 

因此，這引出了一個問題，爲什麼大家都轉換爲灰度OpenCV中？

謝謝

Answer 1

每個人都轉換爲灰度，因爲許多函數都希望灰度。從OpenCV documentationfaceCascade.detectMultiScale()還預計灰階：

CascadeClassifier::detectMultiScale(const Mat& image,...)

圖像 - 包含其中檢測對象的圖像的類型CV_8U的矩陣。

和CV_8U是1通道圖像，而不是CV_8U3，這將是一個3通道圖像。

編輯：如果在傳遞給方法之前沒有將它轉換爲灰度，OpenCV會爲您做好準備。

Answer 2

在一言以蔽之：

這是必要的，但如果你不這樣做，那麼將OpenCV的爲你做。

如果你正在通過Mat--你傳遞了CV_8U（頻道）信息 - 他們可以爲你做......這很聰明。

爲什麼開發人員編寫三行代碼時，您可以輕鬆讓他們編寫一行代碼？

無論如何，謝謝你的答案和挖掘。

一些筆記對其他開發人員：

cvtColor大約需要3毫秒在RPI3轉換一個640×480 BGR爲灰度。

如果您正在執行多個需要灰度的openCv方法，那麼如果您只轉換一次灰度級並將灰度傳遞給那些openCv方法，則可以獲得更好的性能。