python - python - Python 中的 OpenCV mat::convertTo

Question

OpenCV python 包装器中是否有与 OpenCV 2 中 Mat 的 convertTo 方法相同的功能？

我基本上想在python中调用这个函数

out.convertTo( out, CV_32F, 1.0/255, 0 );

其中 out 是灰度图像。

我已经通过将我的 dst 参数保持为 CV_32FC1 类型来使用 cv.ConvertScale，但我试图让我的 python 代码尽可能地与 cv2 一致。有什么线索吗？

Answer 1

您可以为此简单地使用 Numpy 函数。

例如：

res = np.float32(out)

缩放，你将不得不单独做：

res = res*scaling_factor

Answer 2

如果您不尝试转换数据类型，请使用以下命令：

cv2.convertScaleAbs(image, result, alpha, beta)

其中 alpha 是您的比例因子，而 beta 是移位值。 OpenCV 文档中的更多详细信息。

Answer 3

在OP中，

0 < 乘数 < 1，

所以你不必担心下溢或溢出。Adid Rahman K 和 knipknap 的解决方案可以正常工作。他们应该足够快。

如果出于任何原因，您需要一个大于 1 的乘数，那么您可能会遇到溢出问题。也就是说，该值不足以容纳所选的数据类型。大多数 OpenCV 函数将通过截断到数据类型的最大值来处理溢出。但是，NumPy 只会“翻转”该值（例如，对于 8 位数据类型——最大值 255——OpenCV 将强制 260 变为 255，但 NumPy 将强制 260 变为 4！）。

因此，要处理 8 位灰度图像并处理欠/溢出流，请执行以下操作：

img2 = np.int16(img1)     # convert to signed 16 bit integer to allow overflow
img2 = scale_factor*img2  # apply scale factor
img2 = clip(img2, 0, 255) # force all values to be between 0 and 255

# after clip img2 is effectively unsigned 8 bit, but make it explicit:
img2 = np.uint8(img2)