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dftの前処理を行ったので、この画像をimwriteで保存しようとしています。

私のトリミングされた画像にはこの情報があります

output.type()           5   

output.channels()       1

output.depth()          5

しかし、保存するたびに黒の出力が表示されます。私はstackoverflowの古い既存のスレッドをチェックしましたが、すべてがうまくいかないようです。例: OpenCV2.3imwriteは黒い画像を保存します

私は多くの色変換と深度変換も試しましたが、なぜそれが機能しないのかわかりません。

std::vector<int> qualityType;
qualityType.push_back(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY);
qualityType.push_back(90);

Mat out1,out2;

cv::cvtColor(output, out1, CV_GRAY2BGR);
//out1.convertTo(out2,CV_8U,1./256); // i tried this too 
cv::imwrite("dft1.jpg",out1,qualityType); // tried even using quality type

imshowは、この画像をうまく表示します。保存すると問題が発生します。

助けてください

[編集]dft関数を使用すると、出力はinshowでのみ機能しますが、保存では機能しないため、作成したdftクラスに問題がある可能性があります。

CDftRidgeAnalyses::CDftRidgeAnalyses(void)
{
}

CDftRidgeAnalyses::~CDftRidgeAnalyses(void)
{
}


Mat CDftRidgeAnalyses::GetRidgeAnalyses(Mat inpGray)
{
    Mat img = inpGray;
    int WidthPadded=0,HeightPadded=0;
    WidthPadded=img.cols*2;
    HeightPadded=img.rows*2;
    int M = getOptimalDFTSize( img.rows );
    //Create a Gaussian Highpass filter 5% the height of the Fourier transform
    double db  = 0.05 * HeightPadded;

    Mat fft = ForierTransform(img.clone(),HeightPadded,WidthPadded);

    Mat ghpf = CreateGaussianHighPassFilter(Size(WidthPadded, HeightPadded), db);
    Mat res;

    cv::mulSpectrums(fft,ghpf,res,DFT_COMPLEX_OUTPUT);

    Mat mag  = GetDftToImage(res,img);

    int cx = mag.cols/2;
    int cy = mag.rows/2;
    cv::Mat croped = mag(cv::Rect(0,0,cx, cy));

    cv::threshold(mag, mag, 0.019, 1, cv::THRESH_BINARY);

    Mat bgr;
    cvtColor(mag,bgr,CV_GRAY2RGB);

    //imshow("XXX",bgr);
    //imshow("croped", croped);
    //imshow("img",img);
    //
    //cv::waitKey();
    return croped;
}




Mat CDftRidgeAnalyses::ForierTransform(Mat inpGray,int M,int N)
{
    Mat img = inpGray;
    int i = img.channels();

    Mat padded;
    Mat img2;
    img.convertTo(img2,CV_64F,1./255);

    copyMakeBorder(img2, padded, 0, M - img2.rows, 0, N - img2.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));

    Mat element1 = Mat_<float>(padded);
    Mat element2 = Mat::zeros(padded.size(), CV_32F);
    Mat planes[] = {element1, element2};
    Mat complexImg;

    merge(planes, 2, complexImg);

    dft(complexImg, complexImg ,0, img.rows);

    //printMat(complexImg);

    return complexImg;
}



double CDftRidgeAnalyses::pixelDistance(double u, double v)
{
    return cv::sqrt(u*u + v*v);
}

double CDftRidgeAnalyses::gaussianCoeff(double u, double v, double d0)
{
    double d = pixelDistance(u, v);
    return 1.0 - cv::exp((-d*d) / (2*d0*d0));
}

cv::Mat CDftRidgeAnalyses::CreateGaussianHighPassFilter(cv::Size size, double cutoffInPixels)
{
    Mat ghpf(size, CV_32F);

    cv::Point center2((size.width*0.80), size.width/2);
    //cv::Point center2(0,0);

    for(int u = 0; u < ghpf.rows; u++)
    {
        for(int v = 0; v < ghpf.cols; v++)
        {
            ghpf.at<float>(u, v) = gaussianCoeff(u - center2.x, v - center2.y, cutoffInPixels);
        }
    }

    Mat bmp;

    int channels = ghpf.channels();
    int type = ghpf.type();
    int depth = ghpf.depth();

    cv::cvtColor(ghpf,bmp,CV_GRAY2RGB); 
    cv::cvtColor(ghpf,bmp,CV_GRAY2BGRA); 
    //imshow("XXX",bmp);
    int cx = ghpf.cols/2;
    int cy = ghpf.rows/2;
    Mat tmp;
    int iExactright =  (size.width*0.59);
    int iExactbottom = (size.height*0.86);
    //full   Mat q0(ghpf, Rect(69,10,400,290));

//  Mat whiteq(ghpf, Rect(0,390,270,330));

    int iMainleft=0, iMainright=0;
    int iMainBottom=0,iMainTop=0;


    Mat Quad;
    Mat ql(ghpf, Rect(190,0,270,330));

    /** Make the rectangle on middle default filter with respect to top right angle**/
    iMainleft=(size.width*0.111);
    iMainright=(size.width*0.402);
    iMainTop=(size.height*0.484);
    iMainBottom = (size.height*0.155);
    Quad = ghpf(Rect(iMainleft,iMainTop,iMainright+6,iMainBottom));
    Mat qTopRight(ghpf, Rect(iExactright,0, iMainright+6, iMainBottom));
    Quad.copyTo(qTopRight);

    /** Make the rectangle on middle default filter with respect to top left angle**/
    iMainright=(size.width*0.402);
    Quad = ghpf(Rect(300,iMainTop,300,iMainBottom));
    Mat qTopLeft(ghpf, Rect(0,0, 300, iMainBottom));
    Quad.copyTo(qTopLeft);


    /** Make the rectangle on middle default filter with respect to bottom left angle**/
    iMainTop = iMainTop-iMainBottom;
    iExactbottom = size.height - iMainBottom;
    Quad = ghpf(Rect(300,iMainTop,300,iMainBottom));
    Mat qBottomLeft(ghpf, Rect(0,iExactbottom, 300, iMainBottom));
    Quad.copyTo(qBottomLeft);

    /** Make the rectangle on middle default filter with respect to bottom right angle**/
    iMainleft=(size.width*0.111);
    iMainright=(size.width*0.402);

    Quad = ghpf(Rect(iMainleft,iMainTop,iMainright+6,iMainBottom));
    Mat qBottomRight(ghpf, Rect(iExactright,iExactbottom, iMainright+6, iMainBottom));
    Quad.copyTo(qBottomRight);


    // remove middle rectangle [ circle ] 
    iMainright=(size.width*0.402);
    Quad = ghpf(Rect(0,iMainTop+iMainTop,size.width,iMainBottom+iMainBottom-130));
    Mat qMiddle(ghpf,Rect(0,iMainTop+150,size.width,iMainBottom+iMainBottom-130));
    Quad.copyTo(qMiddle);
    qMiddle =ghpf(Rect(0,iMainTop-10,size.width,iMainBottom+iMainBottom-130));
    Quad.copyTo(qMiddle);

    normalize(ghpf, ghpf, 0, 1, CV_MINMAX);

    /*Mat x;
    cv::resize(ghpf,x,cv::Size(400,700));
    imshow("fftXhighpass2", x);*/
    Filter = ghpf;
    Mat padded;

    copyMakeBorder(ghpf, padded, 0, size.height - ghpf.rows, 0, size.width - ghpf.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));

    Mat planes[] = {Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)};
    Mat complexImg;

    merge(planes, 2, complexImg);


    return complexImg;
}

Mat CDftRidgeAnalyses::GetDftToImage(Mat res,Mat orgImage)
{
    idft(res,res,DFT_COMPLEX_OUTPUT,orgImage.rows);

    Mat padded;
    copyMakeBorder(orgImage, padded, 0,orgImage.rows, 0, orgImage.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));
    Mat planes[] = {Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)};
    split(res, planes);
    magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);
    Mat mag = planes[0];
    mag += Scalar::all(1);
  //  log(mag, mag);

    // crop the spectrum, if it has an odd number of rows or columns
    mag = mag(Rect(0, 0, mag.cols & -2, mag.rows & -2));

    normalize(mag, mag, 1, 0, CV_MINMAX);

    return mag;
}

私が保存しようとしている出力は

Mat org = imread("4.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat re;
resize(org,re,cv::Size(311,519));
Mat xyz = CDftRidgeAnalyses::GetRidgeAnalyses(re);
cv::imwrite("dft1.jpg",xyz);

ここで、行列xyzはこれらの値を持っています

output.type()           5   

output.channels()       1

output.depth()          5

私はあなたたちが今私をもっと良く助けることができることを願っています...多分複雑なフィルターからの変換の後、私はいくつかのポイントを失っていますか????

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3 に答える 3

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imwriteは 0 ~ 255 の縮尺で印刷されますが、画像は 0 ~ 1 の縮尺です。スケールアップするには、次の行を使用します。

image.convertTo(image, CV_8UC3, 255.0); 
于 2014-04-28T17:41:09.353 に答える
10

これは、浮動小数点数と整数の問題のように感じます。画像に浮動小数点値がある場合、opencv の imshow() は、これらの値が 0 から 1 の間であると想定します。

http://opencv.itseez.com/modules/highgui/doc/user_interface.html?highlight=imshow#cv2.imshow

ここで読むことができなかったので、 imwrite() が浮動小数点画像で何をするのかよくわかりません:

http://opencv.itseez.com/modules/highgui/doc/reading_and_writing_images_and_video.html?highlight=imwrite#cv2.imwrite

いずれにせよ、imwrite は 0 から 255 までの整数値を期待し、単純に float を整数にキャストするかもしれません。この場合、ほとんどすべてが 0 にキャストされるため (ig 0.8 は 0 にキャストされます)、黒い画像になります。

画像を CV_U8CX に変換してみてください。別の方法として、このような opencv の問題をデバッグするために使用するものを次に示します。

void printType(Mat &mat) {
         if(mat.depth() == CV_8U)  printf("unsigned char(%d)", mat.channels());
    else if(mat.depth() == CV_8S)  printf("signed char(%d)", mat.channels());
    else if(mat.depth() == CV_16U) printf("unsigned short(%d)", mat.channels());
    else if(mat.depth() == CV_16S) printf("signed short(%d)", mat.channels());
    else if(mat.depth() == CV_32S) printf("signed int(%d)", mat.channels());
    else if(mat.depth() == CV_32F) printf("float(%d)", mat.channels());
    else if(mat.depth() == CV_64F) printf("double(%d)", mat.channels());
    else                           printf("unknown(%d)", mat.channels());
}

void printInfo(const char *prefix, Mat &mat) {
    printf("%s: ", prefix);
    printf("dim(%d, %d)", mat.rows, mat.cols);
    printType(mat);
    printf("\n");
}

void printInfo(Mat &mat) {
    printf("dim(%d, %d)", mat.rows, mat.cols);
    printType(mat);
    printf("\n");
}

このようにして、cv::Mat のデータ フィールドに何が含まれているかを調べることができます。

PS: 私はあなたのコードを完全にデバッグしていません。

于 2012-05-26T10:20:45.117 に答える