OpenCV 查找表修改像素与LUT用法

然而，OpenCV里面已经有了相应函数可以让我们更加方便地对像素进行操作，那便是LUT函数，而且推荐使用OpenCV的内建函数，因为已经针对芯片做了优化设计，使得速度有很大提升。

函数原型为：void LUT(InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst)

第一个参数：原始图像的地址；
第二个参数：查找表的地址，对于多通道图像的查找，它可以有一个通道，也可以与原始图像有相同的通道；
第三个参数：输出图像的地址。

实现的映射关系如下所示：
在这里插入图片描述
也就是说比如原来src中值为1会映射为table[1]所对应的值再加上d。

所以上面的操作，我们其实只需要使用LUT函数就可以了。结合我们自己设计的table表，就能够实现对图像的操作。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<math.h>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	string picName="C://1.bmp";
	Mat A=imread (picName,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);    //读入灰度图像
	Mat lookUpLut(1,256,CV_8UC1);   //建立一个256个元素的映射表lookUpLut
	imshow ("变换前",A);
	for (int i=0;i<256;i++)
	{
		lookUpLut.at<uchar>(i)=i/100*100;   //用at操作映射表的像素
	}
	Mat B;
	LUT (A,lookUpLut,B);    //LUT查表变换
	imshow ("变换后",B);
	waitKey (0);
	return 0;
}

效果图：
在这里插入图片描述
我们得出一些结论: 尽量使用 OpenCV 内置函数. 调用LUT 函数可以获得最快的速度. 这是因为OpenCV库可以通过英特尔线程架构启用多线程,下面的opencv矩阵操作均是优化的多线程并行处理,较高效

结论：其实用查询表来进行图像处理的实质就是：根据源图像(img)中的像素值例如灰度值是78，然后去查询表中去找它对应的是哪个灰度值（对于上面的程序78在查询表中对应的灰度值是0），然后把查询表中78对应的灰度值0赋值给新的图像矩阵（out）中。

上一篇csdn博客：图像反取 https://blog.csdn.net/zqx951102/article/details/83719234
也可以用LUT函数写
代码如下：

#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src=imread("C://1.bmp");  
    if(!src.data)
    {
        cout<<"error! The image is not built!"<<endl;
        return -1;
    }
    // 为了演示效果，将图片转换成灰度图片
    Mat img1=src;
    //cvtColor( src, img1, CV_RGB2GRAY );
    imshow("First",img1);
    //建立查找表
    Mat lookUpLut(1, 256, CV_8U);
    for(int i=0; i<256; i++)
	{
       lookUpLut.at<uchar>(i)=255-i;
	}
    //通过LUT函数实现图像取反
    LUT(img1,lookUpLut,img1);

    imshow("Second",img1);
    waitKey();
    return 0;
}

在这里插入图片描述
结果是一样的！

OpenCV 查找表修改像素与LUT用法

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