一、概述：

人类能够观察到的光的波长范围是有限的，并且人类视觉有一个特点，只能分辨出二十几种灰度，也就是说即使采集到的灰度图像分辨率超级高，有上百个灰度级，但是很遗憾，人们只能看出二十几个，也就是说信息损失了五十倍。但人类视觉对彩色的分辨能力相当强，能够分辨出几千种色度，所以在实际应用中，可以将灰度图转变成彩虹图或者伪彩图等根据需求的彩色图。

二、彩虹图：

主要思路：把灰度图对应的0~255的数值分别转成彩虹色：红、橙、黄、绿、青、蓝，这里没有使用紫色，是因为紫色的效果并不好。

//彩虹图的颜色分配取一下值

//     R G B gray

//----------------------------------

// 红 255, 0, 0 255

// 橙 255, 127, 0 204

// 黄 255, 255, 0 153

// 绿 0, 255, 0 102

// 青 0, 255, 255 51

// 蓝 0, 0, 255 0

代码：

Mat gray2rainbow(const Mat& scaledGray)

{

    Mat outputRainbow(scaledGray.size(), CV_8UC3);

    unsigned char grayValue;

    for (int y = ; y < scaledGray.rows; y++)

        for (int x = ; x < scaledGray.cols; x++)

        {

            grayValue = scaledGray.at<uchar>(y, x);

            Vec3b& pixel = outputRainbow.at<Vec3b>(y, x);

            if (grayValue <= )

            {

                pixel[] = ;

                pixel[] = grayValue * ;

                pixel[] = ;

            }

            else if (grayValue <= )

            {

                grayValue -= ;

                pixel[] =  - grayValue * ;

                pixel[] = ;

                pixel[] = ;

            }

            else if (grayValue <= )

            {

                grayValue -= ;

                pixel[] = ;

                pixel[] = ;

                pixel[] = grayValue * ;

            }

            else if (grayValue <= )

            {

                grayValue -= ;

                pixel[] = ;

                pixel[] =  - static_cast<unsigned char>(grayValue * 128.0 /  + 0.5);

                pixel[] = ;

            }

            else if (grayValue <= )

            {

                grayValue -= ;

                pixel[] = ;

                pixel[] =  - static_cast<unsigned char>(grayValue * 127.0 /  + 0.5);

                pixel[] = ;

            }

        }

    return outputRainbow;

}

三、伪彩图

伪彩色图片的处理，就是用RGB三色交叉，不同的彩色表示不同的灰度值，将一幅灰度图转变成为一幅彩色图片。

Mat gray2pseudocolor(const Mat& scaledGray)

{

    Mat outputPseudocolor(scaledGray.size(), CV_8UC3);

    unsigned char grayValue;

    for (int y = ; y < scaledGray.rows; y++)

        for (int x = ; x < scaledGray.cols; x++)

        {

            grayValue = scaledGray.at<uchar>(y, x);

            Vec3b& pixel = outputPseudocolor.at<Vec3b>(y, x);

            pixel[] = abs( - grayValue);

            pixel[] = abs( - grayValue);

            pixel[] = abs( - grayValue);

        }

    return outputPseudocolor;

}

四、铜色图

将R去0，G、B两色交叉。

Mat gray2CopperColor(const Mat& scaledGray)

{

    Mat outputCopperColor(scaledGray.size(), CV_8UC3);

    unsigned char grayValue;

    for (int y = ; y < scaledGray.rows; y++)

        for (int x = ; x < scaledGray.cols; x++)

        {

            grayValue = scaledGray.at<uchar>(y, x);

            Vec3b& pixel = outputCopperColor.at<Vec3b>(y, x);

            pixel[] = abs();

            pixel[] = abs(grayValue);

            pixel[] = abs(grayValue);

        }

    return outputCopperColor;

}

五、灰度反转

将图像进行灰度反转处理，即将灰度值为x的像素点转变为255-x。

利用Opencv中bitwise_not（）函数可实现，没必要一个像素点一个像素点处理。

Mat gray2disColor(const Mat& scaledGray)

{

    Mat disColor(scaledGray.size(), CV_8UC3);

    bitwise_not(disColor, scaledGray);

    return disColor;

}

六、灰度图

将一幅彩色图片转换为灰度图

Mat scaleGray(const Mat& inputGray)

{

    Mat outputGray(inputGray.size(), CV_8U);

    unsigned char grayValue, maxValue = ;

    for (int y = ; y < inputGray.rows; y++)

        for (int x = ; x < inputGray.cols; x ++)

        {

            grayValue = inputGray.at<uchar>(y, x);

            maxValue = max(maxValue, grayValue);

        }

    float scale = 255.0 / maxValue;

    for (int y = ; y < inputGray.rows; y++)

        for (int x = ; x < inputGray.cols; x ++)

        {

            outputGray.at<uchar>(y, x) = static_cast<unsigned char>(inputGray.at<uchar>(y, x) * scale + 0.5);

        }

    return outputGray;

}

七、完整代码

略

Opencv学习笔记5：Opencv处理彩虹图、铜色图、灰度反转图的相关教程结束。