我正在使用 C++ 中的 OpenCV 在 iOS 上进行图像处理。有时环境光不够,图像无法正确处理。我没有找到任何合适的方法来检测环境光,因此尝试检测图像的亮度。
这个答案建议使用 YUV 格式的亮度值或 Y。因此,在将图像转换为 YUV 格式后,我按照这个答案从 Mat 图像中访问像素信息。
- (void)processImage:(Mat&)image
{
Mat frame_yuv;
cvtColor( image, frame_yuv, CV_BGR2YUV );
uint8_t* pixelPtr = (uint8_t*)frame_yuv.data;
int cn = frame_yuv.channels();
for(int i = 0; i < frame_yuv.rows; i+=50)
{
for(int j = 0; j < frame_yuv.cols; j += 50)
{
Scalar_<uint8_t> yuvPixel;
yuvPixel.val[0] = pixelPtr[i*frame_yuv.cols*cn + j*cn + 0]; // Y
yuvPixel.val[1] = pixelPtr[i*frame_yuv.cols*cn + j*cn + 1]; // U
yuvPixel.val[2] = pixelPtr[i*frame_yuv.cols*cn + j*cn + 2]; // V
// do something with YUV values...
std::cout << "Y: " << yuvPixel.val[0] << endl;
std::cout << "U: " << yuvPixel.val[1] << endl;
std::cout << "V: " << yuvPixel.val[2] << endl;
}
}
}
这里有一些日志行,其中包含一些对我来说很奇怪的结果,“Y”、“U”或“V”的值在我的理解中不应该这么多。请告诉我我错过了什么或做错了什么?非常感谢。
Y: P
U: \204
V: \206
Y: Q
U: \201
V: \207
Y: K
U: \205
V: \211
Y: H
U: \203
V: \210
Y: G
U: \202
V: \210
Y: H
U: \201
V: \210
Y: H
U: \202
V: \211
Y: \326
U: \200
V: \204
Y: \377
U: \200
V: \200
Y: \377
U: \200
V: \200
Y: \377
U: \200
V: \200
Y: \376
U: |
V: \201
Y: \313
U: x
V: \210
Y: \231
U: ~
V: \204
Y: \214
U: ~
V: \204
Y: \205
U: |
V: \204
Y: \221
U:
V: \202