在给定以下场景的情况下,如何理解灰度图像的图像数据:我从“样本缓冲区”捕获视频数据并提取 80x20 部分,然后将其转换为灰度 UIImage。但是当我检查原始像素字节时,我无法以一种允许我继续并“二值化”它们的方式来理解它们(我的真正目标)。
当我使用 UIImageWriteToSavedPhotosAlbum 简单地将 UIImage 保存到相册以验证我拥有什么样的图像数据时,我确实得到了一张纯白色的 80x20 图像(它实际上是浅灰色的)。我拍摄了一张纯白色的图像来简化事情,希望只看到介于 200 左右和 255 之间的值,但图像数据中有些部分充满了零,这清楚地表明了黑色像素的行。任何帮助表示赞赏。相关代码和图像数据(一次 16 个像素)如下。
以下是我从 CMSampleBufferRef 视频数据的一部分创建 80x20 灰度图像的方法:
UIImage *imageFromImage(UIImage *image, CGRect rect)
{
CGImageRef sourceImageRef = [image CGImage];
CGImageRef newImageRef = CGImageCreateWithImageInRect(sourceImageRef, rect);
CGImageRef grayScaleImg = grayscaleCGImageFromCGImage(newImageRef);
CGImageRelease(newImageRef);
UIImage *newImage = [UIImage imageWithCGImage:grayScaleImg scale:1.0 orientation:UIImageOrientationLeft];
return newImage;
}
CGImageRef grayscaleCGImageFromCGImage(CGImageRef inputImage)
{
size_t width = CGImageGetWidth(inputImage);
size_t height = CGImageGetHeight(inputImage);
// Create a gray scale context and render the input image into that
CGColorSpaceRef colorspace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();
CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(NULL, width, height, 8,
4*width, colorspace, kCGBitmapByteOrderDefault);
CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0,0, width,height), inputImage);
// Get an image representation of the grayscale context which the input
// was rendered into.
CGImageRef outputImage = CGBitmapContextCreateImage(context);
// Cleanup
CGContextRelease(context);
CGColorSpaceRelease(colorspace);
return (CGImageRef)[(id)outputImage autorelease];
}
然后,当我使用以下代码将像素数据转储到控制台时:
CGImageRef inputImage = [imgIn CGImage];
CGDataProviderRef dataProvider = CGImageGetDataProvider(inputImage);
CFDataRef imageData = CGDataProviderCopyData(dataProvider);
const UInt8 *rawData = CFDataGetBytePtr(imageData);
size_t width = CGImageGetWidth(inputImage);
size_t height = CGImageGetHeight(inputImage);
size_t numPixels = height * width;
for (int i = 0; i < numPixels ; i++)
{
if ((i % 16) == 0)
NSLog(@" -%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-%i-\n\n", rawData[i],
rawData[i+1], rawData[i+2], rawData[i+3], rawData[i+4], rawData[i+5],
rawData[i+6], rawData[i+7], rawData[i+8], rawData[i+9], rawData[i+10],
rawData[i+11], rawData[i+12], rawData[i+13], rawData[i+14], rawData[i+15]);
}
我一直得到如下输出:
-216-217-214-215-217-215-216-213-214-214-214-215-215-217-216-216-
-219-219-216-219-220-217-212-214-215-214-217-220-219-217-214-219-
-216-216-218-217-218-221-217-213-214-212-214-212-212-214-214-213-
-213-213-212-213-212-214-216-214-212-210-211-210-213-210-213-208-
-212-208-208-210-206-207-206-207-210-205-206-208-209-210-210-207-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-
(此模式对剩余字节重复,200 字节中的 80 字节像素数据,取决于光照,然后是 240 字节零 - 因为图像为 80x20,所以总共有 1600 字节)