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在图像处理中，彩色图转灰度图的应用非常广泛。许多算法仅对灰度图有效，因此将彩色图转换为灰度图是一个关键步骤。

RGB（红绿蓝）是基于人眼识别的颜色定义，能够表示大部分颜色。然而，在科学研究中，RGB并不常用，因为其三个维度（色调、亮度、饱和度）难以分开处理。RGB模型是最通用的面向硬件的彩色模型，广泛应用于彩色监视器和视频摄像机。

RGB颜色空间

RGB颜色空间基于颜色的加法混色原理。从黑色开始，逐渐叠加红色、绿色和蓝色，最终可以得到白色光。这种空间可以用笛卡尔坐标系表示，通过R、G、B三个通道作为X、Y、Z轴。

RGB转灰度图

将彩色图转灰度图的核心公式是：

• 2Grey = (R1 + G2 + B*1) >> 2
• 3Grey = (R2 + G5 + B*1) >> 3
• 4Grey = (R4 + G10 + B*2) >> 4
• ...
• 20Grey = (R313524 + G615514 + B*119538) >> 20

这些公式通过整数计算减少了计算复杂度，但需要权衡精度损失。

实现

#include 
   
    #include 
    
     #include 
     
      #include 
      
       using namespace cv;Mat RGB2GRAY(Mat src, bool accelerate) {    CV_Assert(src.channels() == 3);    Mat dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);    Vec3b rgb;    int r = src.rows, c = src.cols;    for (int i = 0; i < r; ++i) {        for (int j = 0; j < c; ++j) {            rgb = src.at
       
        (i, j);            uchar B = rgb[0], G = rgb[1], R = rgb[2];            if (!accelerate) {                dst.at
        
         (i, j) = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114; } else { dst.at
         
          (i, j) = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14; } } } return dst;}int main() { Mat src = imread("I:\\Learning-and-Practice\\2019Change\\Image process algorithm\\Img\\lena.jpg"); if (src.empty()) { return -1; } Mat dst, dst1; double t2 = getTickCount(); cvtColor(src, dst1, CV_RGB2GRAY); t2 = getTickCount() - t2; double time2 = (t2 * 1000.) / getTickFrequency(); cout << "Opencv_rgb2gray=" << time2 << " ms. " << endl << endl; double t1 = getTickCount(); dst = RGB2GRAY(src, true); t1 = getTickCount() - t1; double time1 = (t1 * 1000.) / getTickFrequency(); cout << "My_rgb2gray=" << time1 << " ms. " << endl << endl; namedWindow("src", CV_WINDOW_NORMAL); imshow("src", src); namedWindow("My_rgb2gray", CV_WINDOW_NORMAL); imshow("My_rgb2gray", dst); namedWindow("Opencv_rgb2gray", CV_WINDOW_NORMAL); imshow("Opencv_rgb2gray", dst1); waitKey(0); return 0;}
         
        
       
      
     
    
   

效果

通过优化算法，实现的RGB转灰度图速度显著提高。与OpenCV的原生函数相比，性能提升了近30%。以下是实际效果：

• 原图：lenna.jpg
• 转灰度图：gray_image.png

转载地址：http://awgfk.baihongyu.com/