OpenCV: jak wizualizować obraz głębokości

Question

Używam zestawu danych, w którym znajdują się obrazy, gdzie każdy piksel to 16-bitowy unsigned int przechowujący wartość głębokości tego piksela w mm. Próbuję wyobrazić to jako szarości głębi obrazu, wykonując następujące czynności:

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); 

Jednak to pokazuje tylko dwa kolory To dlatego, że wszystkie wartości są blisko siebie, czyli w przedziale 150-175 + małe wartości, które pokazują się w kolorze czarnym (patrz poniżej).

Czy istnieje sposób, aby znormalizować te dane tak, że pokaże różne poziomy szarości, aby podkreślić te małe różnice głębokości?

Answer 1

Według documentation The imshow funkcji można korzystać z różnych typów obrazów. To wsparcie 16-bitowych niepodpisanych zdjęć, dzięki czemu można wyświetlać obraz przy użyciu

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

W tym przypadku zakres wartości obraz jest odwzorowany z przedziału [0, 255 * 256] do zakresu [0, 255] .

Jeśli obraz zawiera tylko wartości w dolnej części tego zakresu, można zaobserwować niejasny obraz. Jeśli chcesz korzystać z pełnego zakresu wyświetlacza (od czerni do bieli), należy dostosować obraz do pokrycia oczekiwanego zakresu dynamicznego, jednym ze sposobów na to jest

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

Answer 2

Jeśli dane wejściowe imshow mają typ danych zmiennoprzecinkowych, funkcja przyjmuje, że wartości pikseli znajdują się w [0; 1] zasięgu. W rezultacie wszystkie wartości wyższe niż 1 są wyświetlane na biało.

więc nie musisz podzielić przez 255. divisor

Answer 3

Dodawanie do samg”odpowiedzi, można poszerzyć jeszcze większy zasięg wyświetlanego obrazu.

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); 

Wynikiem powinno być coś jak poniżej

Answer 4

dodanie do Sammy odpowiedź, jeśli oryginalna kolorystyka jest [-min, max] i chcesz wykonać wyrównanie histogramu i wyświetlanie koloru głębokość, kod powinien być jak poniżej:

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);