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我正在尝试使用文档中提供的函数将Mat表示具有 8 位深度的RGB图像的给定转换为Lab ：

cvtColor(source, destination, <conversion code>);

我尝试了以下转换代码：

CV_RGB2Lab
CV_BGR2Lab
CV_LBGR2Lab

我每次都收到奇怪的结果，某些样本的“L”值大于 100，字面意思是 <107、125、130>。

我也在使用 Photoshop 检查结果 - 但鉴于 107 超出了 0 ≤ L ≤ 100 的可接受范围，我无法理解我的错误是什么。

更新： 我将在这里发布我的总体结果：给定由 8 位 BGR 表示的图像（Mat），图像可以通过以下方式转换：

cvtColor(source, destination, CV_BGR2Lab);

然后可以通过以下方式访问像素值：

int step = destination.step;
int channels = destination.channels();
for (int i = 0; i < destination.rows(); i++) {
    for (int j = 0; j < destination.cols(); j++) {
        Point3_<uchar> pixelData;
        //L*: 0-255 (elsewhere is represented by 0 to 100)
        pixelData.x = destination.data[step*i + channels*j + 0];
        //a*: 0-255 (elsewhere is represented by -127 to 127)
        pixelData.y = destination.data[step*i + channels*j + 1];
        //b*: 0-255 (elsewhere is represented by -127 to 127)
        pixelData.z = destination.data[step*i + channels*j + 2];
    }
}
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如果有人对其他变量的范围感兴趣，a我b做了一个小程序来测试它们的范围。如果将所有用 RGB 表示的颜色转换为 OpenCV 中使用的 CieLab，则范围为：

0  <=L<= 255
42 <=a<= 226
20 <=b<= 223

如果您在浮点模式下使用 RGB 值而不是 uint8，则范围将是：

0.0      <=L<= 100.0
-86.1813 <=a<= 98.2352
-107.862 <=b<= 94.4758

PS 如果您想了解一个 LAB 值与另一个 LAB 值的区别（关于人类感知），您应该使用浮点数。用于将实验室值保持在 uint8 范围内的比例与它们的欧几里德距离相混淆。

这是我使用的代码（python）：

L=[0]*256**3
a=[0]*256**3
b=[0]*256**3
i=0
for r in xrange(256):
    for g in xrange(256):
        for bb in xrange(256):
            im = np.array((bb,g,r),np.uint8).reshape(1,1,3)
            cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2LAB,im) #tranform it to LAB 
            L[i] = im[0,0,0]
            a[i] = im[0,0,1]
            b[i] = im[0,0,2]
            i+=1

print min(L), '<=L<=', max(L)
print min(a), '<=a<=', max(a)
print min(b), '<=b<=', max(b)
于 2015-02-09T15:46:58.897 回答
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这是因为L值在 OpenCV中的范围[0..255]内。您可以简单地将此值缩放到所需的间隔（在您的情况下为[0..100]）。

于 2012-07-08T20:49:14.960 回答
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我不确定 João Abrantes 在 A 和 B 上的范围。

opencv 文档已经明确提到了范围CIE L*a*b*。

一般范围

  • 8 位图像

    8 位图像范围

从而导致一系列

0 <= L <= 255
0 <= a <= 255
0 <= b <= 255
于 2016-02-24T16:35:03.640 回答
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如果有人遇到同样的问题：

请注意，在 OpenCV (2.4.13) 中，您无法将 CV_32FC3 BGR 图像转换为 Lab 颜色空间。也就是说：

//this->xImage is CV_8UC3
this->xImage.convertTo(FloatPrecisionImage, CV_32FC3);
Mat result;
cvtColor(FloatPrecisionImage, result, COLOR_BGR2Lab);
this->xImage = result;

将无法工作

Mat result;
cvtColor(this->xImage, result, COLOR_BGR2Lab);
result.convertTo(this->xImage, CV_32FC3);

奇迹般有效。我没有追查上述行为的原因；但是在我看来，这似乎不对，因为这实际上限制了图像的质量。

于 2017-09-27T08:57:37.627 回答