OpenCvSharp图像灰度处理（分量法、最大值法、平均法、加权平均法）
项目概述
项目实现了基于OpenCvSharp实现了图像灰度处理，包含了分量法、最大值法、平均法、加权平均法等灰度处理方法的实现，可将打开后的图片处理后并保存到本地磁盘。
源代码在本文底部
0.原理与公式
分量法：
即将各个分量通道的亮度值提取出来，并按照对应的灰度度值显示出来；例如一个彩色图像（有3个通道，每个通道的亮度值范围：0-255），将其中一个通道的亮度值提取出来，形成一幅黑白图像（最亮处为255，显示白色；最暗处为0，显示黑色）。
式中GRAYk(i,j)(k=1~3)为图像(i,j)坐标处像素的亮度值，分别对应着B通道、G通道、R通道。注意opencv是BGR通道，不是常用的RGB通道。
最大值法:
每个像素的灰度值选取3个通道的亮度值中的最大值。
式中Max为取最大值函数。
平均法：
每个像素的灰度值选取3个通道的亮度值中的平均值。
加权平均法：
每个像素的灰度值依据人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，来确立不同通道的权重，B通道权重值为0.114，G通道权重值为0.578，R通道权重值为0.299。
1基础步骤和界面设计
1.1引用
using OpenCvSharp;using OpenCvSharp.Extensions;
1.2将Picturebox、Label、Button等控件进行布局、改名、调整形状和字体，形成如下界面：
2功能实现
2.1初始化变量
Mat Img1 = new Mat();//用 Mat类定义图片1
Mat Img2 = new Mat();//用 Mat类定义图片2
Mat ImgCvt = new Mat();
Bitmap bitmap;//Bitmap类定义picturebox2要显示的图片
string pathname;//定义图片打开路径
2.2分量法
遍历srcImg的每个像素某一通道的亮度值，赋值给dstImg ，其中【】里的0、1、2分别对应着B、G、R通道。
private void button2_Click_1(object sender, EventArgs e)
{
if (pictureBox1.Image == null)//判断图片是否已打开
{
MessageBox.Show("没有打开图片");
return;
}
//
// Mat srcImg = Cv2.ImRead(pathname);//读取路径下的图片
Mat srcImg = Cv2.ImRead(pathname);//读取路径下的图片
Mat dstImg = new Mat(srcImg.Size(), MatType.CV_8U);
//Cv2.Threshold(image, image, 45570, 65535, ThresholdTypes.Binary);
int height = srcImg.Rows;
int width = srcImg.Cols;
for (int row = 0; row < height; row++)
{
for (int col = 0; col < width; col++)
{
dstImg.At<byte>(row, col) = (byte)srcImg.At<Vec3b>(row, col)[2];
}
}
bitmap = BitmapConverter.ToBitmap(dstImg); //把Mat格式的图片转换成Bitmap
pictureBox2.Image = bitmap;
}
2.3最大值法、平均法、加权平均法
其它同分量法：将两个for循环中的公式替换即可
dstImg.At<byte>(row, col) = (byte)Math.Max(srcImg.At<Vec3b>(row, col)[0] , Math.Max(srcImg.At<Vec3b>(row, col)[1], srcImg.At<Vec3b>(row, col)[2]));//最大值法
dstImg.At<byte>(row, col) = (byte)((srcImg.At<Vec3b>(row, col)[0]+ srcImg.At<Vec3b>(row, col)[1]+ srcImg.At<Vec3b>(row, col)[2])/3);//平均值法
dstImg.At<byte>(row, col) = (byte)(srcImg.At<Vec3b>(row, col)[0]*0.144 + srcImg.At<Vec3b>(row, col)[1]*0.578 + srcImg.At<Vec3b>(row, col)[2]*0.299);//加权平均法
}