实现LUT

2016-06-04 736 收藏

//实现LUT 查找表

#include "stdafx.h"

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>  

using namespace std;

using namespace cv;

 

void colorReduce(Mat &image,int div = 64){

    Mat lookup(1,256,CV_8U);

    for (int i=0;i<256;i++)

        lookup.at<uchar>(i) = 256-i;

    LUT(image,lookup,image);

}

 

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{    

    Mat src = imread("banner2.bmp");

    imshow("src",src);

    colorReduce(src);

    imshow("dst",src);

    waitKey();

    return 0;

}

 

效果是很简单的。其实我认为这是提供了一种模块化的解决问题的办法。因为同样的结果，我即使不适用函数也是可以来实现了。

LUT方法用于解决离散的像素装换的问题，提供了最快速的解决方法。很多时候应该优先想到这一点。

 

 

目前方向：图像拼接融合、图像识别 联系方式：jsxyhelu@foxmail.com

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2016-06-01

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实现multbandblend

一、首先实现 laplacian金字塔的分割和重构 #include"stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/features2d/features2d.hpp> #include<opencv2/calib3d/calib3d.hpp> usingnamespacestd; usingnamespacecv; int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]) { Matsrc=imread("Lena.jpg"); src.convertTo(src,CV_32F,1.0/255); imshow("src",src); /*src.convertTo(src,CV_32F,1/25...

2016-06-05

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