C++ OpenCV中单平面图像的位平面仅适用于图像的1/3

我试图通过自己做一些事情来学习OpenCV。在这个特殊的例子中，我想要获取灰度图像的位平面。代码似乎已经运行，但它只对第7位和第6位运行良好，而对其余的6位运行不太好，因为它只对大约1/3的图像显示了良好的结果。到目前为止，我还没有发现它有什么问题。我非常感谢在这件事上的一些帮助，因为我正在用这些库编写我的第一个代码

以下是我第一部分的收获：

这是第7位的代码：

这是我的代码：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv ) {
   Mat m1 = imread("grayscalerose.jpg");
   imshow("Original",m1);
   int cols, rows, x, y;
   cols = m1.cols;
   rows = m1.rows;
   printf("%d %d \n",m1.rows,m1.cols);
   Mat out1(rows, cols, CV_8UC1, Scalar(0));
   out1 = (m1/128); //Here's where I divide by either 1,2,4,8,16,32,64, or 128 to get the corresponding bit planes

   for (int y = 0; y < rows; y++){
        for (int x = 0; x < cols; x++){
            out1.at<uchar>(y,x) = (out1.at<uchar>(y,x) % 2);
   } }

   out1 = out1*255;
   imshow("out1",out1);
   waitKey(0);
   destroyWindow( "out1" );

}

#包括
#包括
使用名称空间cv；
使用名称空间std；
int main（int argc，字符**argv）{
Mat m1=imread（“grayscalerose.jpg”）；
imshow（“原件”，m1）；
整数列，行，x，y；
cols=m1.cols；
行=m1.5行；
printf（“%d%d\n”，m1.rows，m1.cols）；
Mat out1（行、列、CV_8UC1、标量（0））；
out1=（m1/128）；//这里我除以1、2、4、8、16、32、64或128得到相应的位平面
对于（int y=0；y

---

提前谢谢。我希望我的解释不要太混乱。

默认情况下，

cv:：imread

将图像读取为BGR矩阵，但您将矩阵作为一个通道进行索引

---

只需将读取行更改为

matm1=imread（“grayscalerose.jpg”，0）15

（

0x00001111

）除以

2

（

0x00000010

）时，您会得到

7

（

0x0000111

），这不是您所期望的。您可以检查一个位是否设置为：

15&2

，如果未设置第二个位，则生成0，否则生成大于0的值。这同样适用于其他值

请尝试以下代码。请注意：

• 您需要以灰度方式加载图像（使用

  IMREAD

  中的

  IMREAD\u grayscale

  ）
• 选择位时，可以直接输入值

  0

  或

  255

代码：

#包括
使用名称空间cv；
int main（）
{
Mat m1=imread（“路径到图像”，imread\u灰度）；
imshow（“原件”，m1）；
整数列，行，x，y；
cols=m1.cols；
行=m1.5行；
printf（“%d%d\n”，m1.rows，m1.cols）；
Mat out1（行、列、CV_8UC1、标量（0））；
对于（int y=0；y

首先，让我们以仅灰度的形式读取图像。（如所述）

然后，让我们准备一个掩码图像，其中只设置最低有效位，即所有值都是1

算法简单。让我们避免每像素操作（两个嵌套for循环），并尝试利用OpenCV提供的优化操作

对于每个位（0..7）：

• 屏蔽工作图像中的最低阶位
• 将遮罩图像缩放255以使其成为黑色/白色
• 存储输出
• 将工作图像中的值除以2——即将所有位向右移动1个位置

代码：

#包括
#包括
int main（int argc，字符**argv）
{
cv:：Mat input_img（cv:：imread（“peppers.png”，0））；
int32_t行（input_img.rows），cols（input_img.cols）；
cv:：Mat bit_掩码（cv:：Mat:：ones（行、列、cv_8UC1））；
cv：：Mat work_img（input_img.clone（））；
字符串文件名（“peppers\u bit0.png”）；
对于（uint32_t i（0）；i<8；++i）{
cv：：垫出；
cv：：按位和（工作模式、位掩码、输出）；
out*=255；
cv:：imwrite（文件名，out）；
工时=工时/2；
文件名[11]+=1；
}
}

我们可以使用一个单独的开发工具开发更短（可能更快）的版本

---

我们可以使用表达式

（1
Mat Out（In/（1感谢您与我分享如此详细的答案。我必须承认，关于矩阵表达式和uint32_t的使用的部分我不是很清楚。如果我可以问一下，它们到底是如何工作的？@D.Sanz
uint32_t
只是一个32位宽的无符号整数的a。我更喜欢显式的，所以很明显我使用的是什么类型，无论what platform我在.@D.Sanz上编译了关于矩阵表达式的代码：OpenCV的编写方式，在数组上返回“矩阵表达式”（一种特殊类型）将单个C++表达式中的这些操作组合在一起，编译器就可以在代码的特定代码段中生成优化的代码。..SANZ，利用OpenCV提供执行每个元素分割、乘法和按位的运算符重载。此外，我使用表达式<代码>（1）为什么我的评论只出现在开头的一小部分？完整评论：@Dan Mašek:but，Mat Out（在/（1）中）
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat m1 = imread("path_to_image", IMREAD_GRAYSCALE);
    imshow("Original", m1);
    int cols, rows, x, y;
    cols = m1.cols;
    rows = m1.rows;
    printf("%d %d \n", m1.rows, m1.cols);
    Mat out1(rows, cols, CV_8UC1, Scalar(0));


    for (int y = 0; y < rows; y++){
        for (int x = 0; x < cols; x++){
            out1.at<uchar>(y, x) = (m1.at<uchar>(y, x) & uchar(64)) ? uchar(255) : uchar(0); //Here's where I AND by either 1,2,4,8,16,32,64, or 128 to get the corresponding bit planes
        }
    }

    imshow("out1", out1);
    waitKey(0);
    destroyWindow("out1");

    return 0;
}

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <cstdint>

int main(int argc, char** argv)
{
    cv::Mat input_img(cv::imread("peppers.png", 0));

    int32_t rows(input_img.rows), cols(input_img.cols);

    cv::Mat bit_mask(cv::Mat::ones(rows, cols, CV_8UC1));

    cv::Mat work_img(input_img.clone());
    std::string file_name("peppers_bit0.png");
    for (uint32_t i(0); i < 8; ++i) {
        cv::Mat out;
        cv::bitwise_and(work_img, bit_mask, out);

        out *= 255;
        cv::imwrite(file_name, out);

        work_img = work_img / 2;
        file_name[11] += 1;
    }
}

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <cstdint>

int main(int argc, char** argv)
{
    cv::Mat input_img(cv::imread("peppers.png", 0));

    std::string file_name("peppers_bit0.png");
    for (uint32_t i(0); i < 8; ++i) {
        cv::Mat out(((input_img / (1<<i)) & 1) * 255);
        cv::imwrite(file_name, out);

        file_name[11] += 1;
    }
}