OpenCV: Как визуализировать изображение глубины

Question

Я использую набор данных, в котором у него есть изображения, где каждый пиксель представляет собой 16-битный беззнаковый int, сохраняющий значение глубины этого пикселя в мм. Я пытаюсь представить себе это как градаций серого глубины изображения, выполнив следующие действия:

cv::Mat depthImage; 
depthImage = cv::imread("coffee_mug_1_1_1_depthcrop.png", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); // Read the file 
depthImage.convertTo(depthImage, CV_32F); // convert the image data to float type 
namedWindow("window"); 
float max = 0; 
for(int i = 0; i < depthImage.rows; i++){ 
    for(int j = 0; j < depthImage.cols; j++){ 
     if(depthImage.at<float>(i,j) > max){ 
      max = depthImage.at<float>(i,j); 
     } 
    } 
} 
cout << max << endl; 


float divisor = max/255.0; 
cout << divisor << endl; 
for(int i = 0; i < depthImage.rows; i++){ 
    for(int j = 0; j < depthImage.cols; j++){ 
     cout << depthImage.at<float>(i,j) << ", "; 
     max = depthImage.at<float>(i,j) /= divisor; 
     cout << depthImage.at<float>(i,j) << endl; 
    } 
} 


imshow("window", depthImage); 
waitKey(0); 

Однако, это только показывает два цвета это происходит потому, что все значения будут близки друг к другу, то есть в диапазоне 150-175 + небольшие значения, которые отображаются черным цветом (см. ниже).

Есть ли способ, чтобы нормализовать эти данные так, что он будет показывать различные уровни серого, чтобы выделить эти небольшие различия глубины?

Answer 1

Согласно documentation, функция imshow может использоваться с различными типами изображений. Он поддерживает 16-битные неподписанные изображения, так что вы можете отобразить изображение с помощью

cv::Mat map = cv::imread("image", CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR | CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH); 
cv::imshow("window", map); 

В этом случае диапазон значений изображения отображается в диапазоне [0, 255 * 256] в диапазоне [0, 255] ,

Если ваше изображение содержит только значения в нижней части этого диапазона, вы увидите неясное изображение. Если вы хотите использовать полный диапазон отображения (от черного до белого), вы должны настроить изображение, чтобы покрыть ожидаемый динамический диапазон, один из способов сделать это

double min; 
double max; 
cv::minMaxIdx(map, &min, &max); 
cv::Mat adjMap; 
cv::convertScaleAbs(map, adjMap, 255/max); 
cv::imshow("Out", adjMap); 

Answer 2

Если вход imshow имеет тип данных с плавающей точкой, тогда функция предполагает, что значения пикселей находятся в [0; 1]. В результате все значения, превышающие 1, отображаются белыми.

Так что вам не нужно разделить ваш divisor на 255.

Answer 3

Добавление к samg»ответа, вы можете расширить тем более диапазон отображаемого изображения.

double min; 
double max; 
cv::minMaxIdx(map, &min, &max); 
cv::Mat adjMap; 
// expand your range to 0..255. Similar to histEq(); 
map.convertTo(adjMap,CV_8UC1, 255/(max-min), -min); 

// this is great. It converts your grayscale image into a tone-mapped one, 
// much more pleasing for the eye 
// function is found in contrib module, so include contrib.hpp 
// and link accordingly 
cv::Mat falseColorsMap; 
applyColorMap(adjMap, falseColorsMap, cv::COLORMAP_AUTUMN); 

cv::imshow("Out", falseColorsMap); 

Результат должен быть что-то вроде того, ниже

Answer 4

Добавление Сэмми ответа, если исходный диапазон цвета [-MIN, макс], и вы хотите выполнить выравнивание гистограммы и отображения глубины цвета, код должен быть, как показано ниже:

double min; 
double max; 
cv::minMaxIdx(map, &min, &max); 
cv::Mat adjMap; 
// Histogram Equalization 
float scale = 255/(max-min); 
map.convertTo(adjMap,CV_8UC1, scale, -min*scale); 

// this is great. It converts your grayscale image into a tone-mapped one, 
// much more pleasing for the eye 
// function is found in contrib module, so include contrib.hpp 
// and link accordingly 
cv::Mat falseColorsMap; 
applyColorMap(adjMap, falseColorsMap, cv::COLORMAP_AUTUMN); 

cv::imshow("Out", falseColorsMap);