[轉載+原創]Emgu CV on C# （二） —— Emgu CV on 灰階化

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本文主要對彩色圖片灰階化的方法及其實現過程進行總結，最終給出Emgu CV實現的代碼。

一、灰階化原理及數學實現（轉載自——《映像灰階化方法總結及其VC實現》 該篇文章使用opencv實現，後面附有代碼，可以好好學習一下，比我寫的好\(^o^)/~）

        影像處理時，通常第一個步驟就是對採集到的彩色映像進行灰階化，這是因為黑白照片資料量小，相比彩照更易實現即時演算法，另一方面黑白照片是由未處理的光線所形成的照片，因此從影像處理學角度來看，這種未經特殊濾光處理的圖片所涵蓋的資訊更有價值。

        目前，在影像處理過程中，最常用的彩色圖片格式有RGB，HSV、YUV以及HLS三種。

1、RGB空間映像       

         定義於RGB空間的彩色圖，其每個像素點的色彩由R、G、B三個分量共同決定。每個分量在記憶體所佔的位元共同決定了映像深度，即每個像素點所佔的位元組數。以常見的24深度彩色RGB圖來說，其三個分量各佔1個位元組，這樣每個分量可以取值為0~255，這樣一個像素點可以有1600多萬（255*255*255）的顏色的變化範圍。對這樣一幅彩色圖來說，其對應的灰階圖則是只有8位的映像深度（可認為它是RGB三個分量相等），這也說明了灰階圖影像處理所需的計算量確實要少。不過需要注意的是，雖然丟失了一些顏色等級，但是從整幅映像的整體和局部的色彩以及亮度等級分布特徵來看，灰階圖描述與彩色圖的描述是一致的。

        對於RGB映像進行灰階化，通俗點說就是對映像的RGB三個分量進行加權平均得到最終的灰階值。最常見的加權方法如下：   

      1）Gray=B；Gray=G；Gray=R

      2）Gray=max(B+G+R)

      3）Gray=(B+G+R)/3

      4）Gray= 0.072169B+ 0.715160G+ 0.212671R

      5）Gray= 0.11B+ 0.59G+ 0.3R

          這三種方法中，第一種為分量法，即用RGB三個分量的某一個分量作為該點的灰階值；第二種方法為最大值法，將彩色映像中的三分量亮度的最大值作為灰階圖的灰階值。第三種方法將彩色映像中的三分量亮度求平均得到一個灰階圖；後兩種都是屬於加權平均法，其中第四種是OpenCV開放庫所採用的灰階權值，第五種為從人體生理學角度所提出的一種權值（人眼對綠色的敏感最高，對藍色敏感最低）。

2、其他色彩空間的灰階化

         關於HSV以及HLS色彩空間的彩色圖灰階化，可以參考網頁《HSL和HSV色彩空間》，該網頁中所述方法可將幾種不同顏色表達方式進行轉換，將其轉換到RGB空間，然後再採用上述公式進行灰階化。

         關於YUV空間的彩色映像，其Y的分量的物理意義本身就是像素點的亮度，由該值反映亮度等級，因此可根據RGB和YUV色彩空間的變化關係建立亮度Y與R、G、B三個顏色分量的對應：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以這個亮度值表達映像的灰階值。

3、編程小貼士（可以先不看，看完文章再回來看，本篇文章的程式用不到，留著以後用）

    代碼實現中，以最後一種方法為例，用到了如下代碼：

     Gray= (0.11* Blue + 0.59* Green + 0.30* Red);

     實際電腦處理時，這種方法已經很快了，但實際上還存在可以最佳化的餘地。以上代碼所採用的是浮點運算。而在影像處理中，速度就是生命，即時性往往是很重要的指標，這就要求我們在實現演算法時必須考慮到代碼的效率問題。所以有一個原則：在影像處理中，能不用浮點運算，就最好不要用！

     因此，上述代碼可以等效的最佳化為：

     Gray = (30 * Red + 59 *Green + 11 * Blue) / 100;

     這樣一改，可以有效避免浮點運算，因此可以提高代碼的效率

     對這行代碼還可以繼續改進為如下：

     Gray= HiByte(77 * Red + 151 * Green + 28 * Blue);

     其中77,151,28分別除以256，即為上文的三個係數。

     同樣的，還可以實現為：

     Gray= (77 * Red + 151 * Green + 28 * Blue) shr 8;

     這種方法實現了移位元運算，避免了除法，效率上又有所提高。

     關於具體的代碼效率問題，可以參考博文《由映像的灰階化看基本影像處理》。

二、Emgu CV實現（轉載）

重點參看以下兩篇文章

EmguCV圖片灰階化

C# OpenCV學習筆記四之映像二值化

步驟：

1、  建立一個Windows表單應用程式，將Form1的Text屬性改為“灰階映像ToGrayImage”，Name屬性改為“ToGrayImage”

2、  給表單添加一個按鈕，Name屬性改為“sltImageBtn”，Text屬性改為“選擇圖片...”

3、  給表單添加一個OpenFileDialog，用來選擇圖片檔案，將Filter屬性設定為“Image File|*.jpg;*.png;*.bmp;*.gif;”

4、  給表單添加二個PictureBox，並將SizeModel設定為Zoom

5、  布局顯示效果如下：

6、  雙擊按鈕，系統會自動產生click空事件

7、  添加EmguCV的引用，這裡添加最常用的3個【Emgu.CV.dll、Emgu.CV.UI.dll、Emgu.Util.dll】

8、  添加命名空間

using Emgu.CV;

using Emgu.CV.CvEnum;

using Emgu.CV.Structure;

using System.Runtime.InteropServices;

9、  編寫代碼

 

        /// <summary>        ///選擇圖片事件，將彩色圖片轉換為灰階映像        /// </summary>        /// <param name="sender"></param>        /// <param name="e"></param>        private void sltImageBtn_Click(object sender, EventArgs e)        {            if (openFileDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)            {                //原圖顯示                IntPtr srcimg = CvInvoke.cvLoadImage(openFileDialog1.FileName, Emgu.CV.CvEnum.LOAD_IMAGE_TYPE.CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);                if (srcimg == null)                {                    MessageBox.Show("no pic!");                    return;                }                /*      IplImage* 轉換為Bitmap      */                MIplImage srcmi = (MIplImage)Marshal.PtrToStructure(srcimg, typeof(MIplImage));                Image<Bgr, Byte> srcimage = new Image<Bgr, Byte>(srcmi.width, srcmi.height, srcmi.widthStep, srcmi.imageData);                pictureBox1.Image = srcimage.ToBitmap();                //灰階圖顯示                IntPtr grayimg = CvInvoke.cvCreateImage(CvInvoke.cvGetSize(srcimg), Emgu.CV.CvEnum.IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U, 1);                CvInvoke.cvCvtColor(srcimg, grayimg, Emgu.CV.CvEnum.COLOR_CONVERSION.CV_RGB2GRAY);                MIplImage graymi = (MIplImage)Marshal.PtrToStructure(grayimg, typeof(MIplImage));                //和彩色映像顯示採用函數不一致，如果繼續使用上面函數，會報記憶體錯誤                Image<Gray, Byte> grayimage = new Image<Gray, Byte>(graymi.width, graymi.height, graymi.widthStep, graymi.imageData);                pictureBox2.Image = grayimage.ToBitmap();                CvInvoke.cvWaitKey(0);                CvInvoke.cvReleaseImage(ref srcimg);                CvInvoke.cvReleaseImage(ref grayimg);            }        }

由於時間倉促，《映像灰階化方法總結及其VC實現》中灰階的其他演算法還不懂得如何在emgucv中實現，還需要研究一下。