MATLAB和C ++中OpenCV的不同像素值
我看到有类似的问题，但不要回答我所问的问题，所以这里是我的问题。
在OpenCV的C ++中，我运行我将在下面提供的代码，它返回的平均像素值为6.32。 但是，当我打开图像并在MATLAB中使用平均函数时，它会返回约6.92ish的平均像素强度。 正如你所看到的，我将OpenCV值转换为double来试图缓解这个问题，并且发现openCV将图像加载为一组整数，而MATLAB将图像加载为十进制值，这些十进制值与整数显然大致相同但不完全相同。 所以我的问题是，对编码是新的，这是正确的？ 我假设MATLAB正在返回更准确的值，如果是这种情况，我想知道是否有方法以相同的方式加载图像以避免差异。
谢谢，下面的代码
Mat img = imread("Cells2.tif");
cv::cvtColor(img, img, CV_BGR2GRAY);
cv::imshow("stuff",img);
Mat dst;
if(img.channels() == 3)
{
img.convertTo(dst, CV_64FC1);
}
else if (img.channels() == 1)
{
img.convertTo(dst, CV_64FC1);
}
cv::imshow("output",dst/255);
int NumPixels = img.total();
double avg;
double c = 0;
double std;
for(int y = 0; y < dst.cols; y++)
{
for(int x = 0; x < dst.rows; x++)
{
c+=dst.at<double>(x,y)*255;
}
}
avg = c/NumPixels;
cout << "asfa = " << c << endl;
double deviation;
double var;
double z = 0;
double q;
//for(int a = 0; a<= img.cols; a++)
for(int y = 0; y< dst.cols; y++)
{
//for(int b = 0; b<= dst.rows; b++)
for(int x = 0; x< dst.rows; x++)
{
q=dst.at<double>(x,y);
deviation = q - avg;
z = z + pow(deviation,2);
//cout << "q = " << q << endl;
}
}
var = z/(NumPixels);
std = sqrt(var);
cv::Scalar avgPixel = cv::mean(dst);
cout << "Avg Value = " << avg << endl;
cout << "StdDev = " << std << endl;
cout << "AvgPixel =" << avgPixel;
cvWaitKey(0);
return 0;
}
根据您的评论，图像似乎以16位深度存储。 MATLAB按原样加载TIFF图像，而默认情况下OpenCV会将图像加载为8位。 这可能会解释您所看到的精度差异。
使用以下命令在OpenCV中打开图像：
cv::Mat img = cv::imread("file.tif", cv::IMREAD_ANYDEPTH|cv::IMREAD_ANYCOLOR);
在MATLAB中，它很简单：
img = imread('file.tif');
接下来你需要知道你正在使用的数据类型。 在OpenCV中它的CV_16U，在MATLAB中它的uint16 。 因此您需要相应地转换类型。
例如，在MATLAB中：
img2 = double(img) ./ double(intmax('uint16'));
会将其转换为double图像，范围为[0,1]
加载图像时，必须在两种环境（MATLAB和OpenCV）中使用类似的方法，以避免可能在任一环境中默认进行的转换。
颜色大多以十六进制格式表示，其格式为0xAARRGGBB或0xRRGGBBAA，因此32位整数将会执行（无符号/有符号无关紧要，十六进制值仍然相同），创建64位变量，全部添加32位变量，然后除以像素数量，这将得到一个相当准确的结果（对于16384×16384像素的图像（其中32位值代表一个像素的颜色）），如果大于，则一个64位整数将不够）。
long long total = 0;
long long divisor = image.width * image.height;
for(int x = 0; x < image.width; ++x)
{
for(int y = 0; x < image.height; ++x)
{
total += image.at(x,y).color;
}
}
double avg = total / divisor;
std::cout << "Average color value: " << avg << std::endl;