opencv彩色图像(RGB)转灰度图像及其优化

1. 彩色图像转灰度图像

RGB转灰度，通常会使用下面的一个心理学公式：(Matlab和OpenCV中使用的也是该公式)

Gray = 0.2989*R + 0.5870*G + 0.1140*B

实现代码如下

#include<opencv.hpp>//通过上述计算公式得到灰度图像

void grayImageShow(cv::Mat &input, cv::Mat &output){for (int i = 0; i < input.rows; ++i){for (int j = 0; j < input.cols; ++j){output.at<uchar>(i, j) = cv::saturate_cast<uchar>(0.114*input.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] + 0.587*input.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] + 0.2989*input.at<cv::Vec3b>(i, j)[2]);}}cv::imshow("dst", output);}int main(void){cv::Mat src, gray, dst;gray=cv::imread("d:/Opencv Picture/Lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);//由imread()得到的灰度图像src = cv::imread("d:/Opencv Picture/Lena.jpg");dst.create(src.rows, src.cols,CV_8UC1);cv::imshow("scr",src);cv::imshow("gray", gray);grayImageShow(src, dst);cvWaitKey(0);return 0;}

下面是输出结果，src为原图像，gray为通过imread(）获得的灰度图，dst为通过计算公式得到的灰度图

2. 计算速度优化

抛却指令优化不谈，优化转化速度的最直接方法就是将浮点运算转化为整数运算：

比如我们可以将上式转化为：

Gray = （2989*R + 5870*G + 1140*B）/ 10000，

但是上面的除法还是不够快，我们完全可以使用移位操作来代替:

Gray = （4898*R + 9618*G + 1868*B）>> 14

此外，对大部分计算机视觉应用来说，图像的精度问题不是一个特别敏感的问题，因此我们可以通过降低精度来进一步减少计算量：（我通常使用8位精度）

Gray = （76*R + 150*G + 30*B）>> 8

对应的C++ 程序也比较简单：

bool rgb2gray(unsigned char *src,unsigned char *dest,int width,int height){    int r, g, b;    for (int i=0;i<width*height;++i)    {        r = *src++; // load red        g = *src++; // load green        b = *src++; // load blue        // build weighted average:        *dest++ = (r * 76 + g * 150 + b * 30) >>8;    }    return true;}
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更多精度转换，大家也可以参照下表：

        Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2        Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3        Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4        Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5        Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6        Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7        Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8        Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9        Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10        Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11        Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12        Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13        Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14        Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15        Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16        Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17        Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18        Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19        Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20