圖像

灰度圖

灰度是描述灰度圖像內(nèi)容的最直接的視覺特征。它指黑白圖像中點的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255，黑色為0，故黑白圖像也稱灰度圖像。灰度圖像矩陣元素的取值通常為[0,255]，因此其數(shù)據(jù)類型一般為8位無符號整數(shù)，這就是人們通常所說的256級灰度。

灰度圖：一個像素的灰度可以用8 位整數(shù)記錄，也就是一個0~255的值。

深度圖

當我們要記錄的信息更多時，一個字節(jié)就不夠了。

在RGB-D相機的深度圖中，記錄了各個像素與相機之間的距離。這個距離通常是以毫米為單位，而RGB-D 相機的量程通常在十幾米左右，超過了255。

人們會采用16 位整數(shù)(C++ 中的unsigned short)來記錄深度圖的信息，也就是位于0~65535 的值。換算成米的話，最大可以表示65 米，足夠RGB-D 相機使用了。

彩色圖

彩色圖像的表示則需要通道(channel)的概念。在計算機中，我們用紅色、綠色和藍色這三種顏色的組合來表達任意一種色彩。于是對于每一個像素，就要記錄其R、G、B 三個數(shù)值，每一個數(shù)值就稱為一個通道。例如，最常見的彩色圖像有三個通道，每個通道都由8 位整數(shù)表示。在這種規(guī)定下，一個像素占據(jù)24 位空間。

通道的數(shù)量、順序都是可以自由定義的。在OpenCV 的彩色圖像中，通道的默認順序是B、G、R。也就是說，當我們得到一個24 位的像素時，前8 位表示藍色數(shù)值，中間8 位為綠色，最后8 位

為紅色。同理，亦可使用R、G、B 的順序表示一個彩色圖。如果還想表達圖像的透明度，就使用R、G、B、A 四個通道。

RGB彩色圖與灰度圖之間的轉(zhuǎn)換

彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像時，需要計算圖像中每個像素有效的亮度值，其計算公式為：

Y = 0.299R + 0.578G + 0.114B

雙目相機通過視差來計算深度。RGBD相機則可以主動測量每個像素的深度。

通過紅外結(jié)構(gòu)光(Structured Light)來測量像素距離的。例子有Kinect 1 代、Project Tango 1 代、Intel RealSense 等。

通過飛行時間法(Time-of-flight，ToF)原理測量像素距離的。例子有Kinect 2 代和一些現(xiàn)有的ToF 傳感器等

RGBD相機原理圖

深度圖的保存

那么如何從RGBD相機提取像素的深度信息呢?

下面是一個簡單的小程序,可以顯示像素的深度信息.

#include 
#include 
#include 
using namespace std;

float depthscale = 1.0f/1000; //尺度因子,表示一個像素對應(yīng)多少實際中的米
int main(int argc, char **argv)
{
    cv::Mat  depth = cv::imread("img.jpg");
    depth.convertTo(depth,CV_32FC1,depthscale); //這個轉(zhuǎn)換很重要

    for (int v = 0; v < depth.rows; v++)
    {
        for (int u = 0; u < depth.cols; u++) {
            unsigned int d = depth.ptr<unsigned short>(v)[u]; // 深度值
            if (d == 0)
                continue; // 為0表示沒有測量到
            else
            {
                cout<"";
                if(v%50==0||u%50==0)
                    cout<<endl;
            }
            
        }
    }
    return 0;
}

ConvertTo()函數(shù)

需要注意,其中的ConvertTo函數(shù)作用如下:

img: 圖像數(shù)據(jù)來源，其類型為Mat。

注意: 不是所有格式的Mat型數(shù)據(jù)都能被使用保存為圖片，目前OpenCV主要只支持單通道和3通道的圖像，并且此時要求其深度為8bit和16bit無符號(即CV_16U)，所以其他一些數(shù)據(jù)類型是不支持的，比如說float型等。如果Mat類型數(shù)據(jù)的深度和通道數(shù)不滿足上面的要求，則需要使用convertTo()函數(shù)和cvtColor()函數(shù)來進行轉(zhuǎn)換。

convertTo()函數(shù)負責轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型不同的Mat，即可以將類似float型的Mat轉(zhuǎn)換到imwrite()函數(shù)能夠接受的類型。

而cvtColor()函數(shù)是負責轉(zhuǎn)換不同通道的Mat，因為該函數(shù)的第4個參數(shù)就可以設(shè)置目的Mat數(shù)據(jù)的通道數(shù)(只是我們一般沒有用到它，一般情況下這個函數(shù)是用來進行色彩空間轉(zhuǎn)換的)。

另外也可以不用imwrite()函數(shù)來存圖片數(shù)據(jù)，可以直接用通用的XML IO接口函數(shù)將數(shù)據(jù)存在XML或者YXML中。

具體含義,縮放并轉(zhuǎn)換到另外一種數(shù)據(jù)類型：

dst：目的矩陣;

type：需要的輸出矩陣類型，或者更明確的，是輸出矩陣的深度，如果是負值(常用-1)則輸出矩陣和輸入矩陣類型相同;

scale:比例因子;

shift：將輸入數(shù)組元素按比例縮放后添加的值;

dst(i)=src(i)xscale+(shift,shift,...)

原文標題：RGBD相機模型與圖片處理

文章出處：【微信公眾號：機器視覺智能檢測】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯：湯梓紅