OpenCV RGB 单通道颜色调节

Question

输入 图像是完整的 RGB 图像，输出 B 图像是相同的图像，但具有"调整"的 R 值

我需要将 RGB 值重新缩放为 128 到 255 之间，以便将小于 128 的次要值缩放到上限值。

RMAX = 127
img = cv2.imread(filename)         # load img
blue, green, red = cv2.split(img)  # get single color
red = red*RMAX/255+128             # scale the color as I need 

但这总是得到一个错误的值：

如果红色值为 255 = 255

*127/255+128，则应输出 255，但返回 128

为什么会这样？

编辑：

颜色值不需要每次都重新计算，在开始时用值范围准备一个数组，然后用数组中的值替换当前值会更好吗？

ValuesForRed = [0]*255
for i in range(0,255):
    ValuesForRed[i]=i*127 / 255 + 128

如何替换数组中的值现在是问题...

应将相应的值替换为相应的索引

i.e. red[45]= 0 
     ValuesForRed[0] = 128
     red[45]= 128

开始新问题Python Opencv cv2.LUT（） 如何使用

Answer 1

这是因为红色是unsigned char，这是一个0到255范围内的数字。但是，您希望red的行为类似于整数。

所以鉴于

red = 255
red = red*127/255 + 128

当程序乘以 red*127 时，结果将溢出，因为它的值将大于 255，因此答案将是0（因为 255*127 模 255 = 0）。因此你会得到red = red*127/255 + 128 = (255*127 modulo 255) / 255 + 128 = 0 /255 + 128 = 128

要解决此问题，您可以在对red进行算术运算时将其强制转换为浮点数，例如：

red = (float)red * 127 / 255

编辑正如威廉·red所指出的，是CV_8U型cv::Mat。您可以将图像转换为CV_32F类型以进行计算，然后将其转换回来。例如（这是C++代码）：

 Mat red_float;   
 red.convertTo(red_float,CV_32F);
 red_float = red_float*RMAX/255+128;
 red_float.convertTo(red,CV_8U);

Answer 2

OP的另一个问题是"如何最好地解决这个问题？这就是我的做法。这是C++代码，但您应该能够轻松地将其转换为Python。这种方法速度很快，无需将矩阵转换为CV_32F类型。

• 将输入图像拆分为通道

  Mat input_image; //input image
  vector<Mat> split_image(3);
  split(input_image, split_image);
  Mat red = split_image[2];
  

• 获取 mask_red ，这样，如果 mask_red 中的相应位置介于 129 和 255（包含边界）之间，则red中的位置设置为 255，否则设置为 0。这可以通过inRange()功能来实现。

  Mat mask_red;
  inRange(red, Scalar(129), Scalar(255), mask_red);
  

• 现在setTo()函数应用于red，将所有蒙版像素设置为 255。

  red.setTo(Scalar(255), mask_red);
  

• 合并通道以形成最终图像。

  Mat output_image;   // output image
  merge(split_image, output_image);