C++ 灰度C++；使用OpenCV（出现一些噪音）

我有一些问题转换为灰度使用openCV在使手动功能。 这是我的密码

main.cpp

unsigned int height, width;
int main(int argc, char** argv)
{

  IplImage* image_input = cvLoadImage("duck.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
  IplImage* image_output = cvCreateImage(cvGetSize(image_input),IPL_DEPTH_8U,1);

  unsigned char *h_out = (unsigned char*)image_output->imageData;
  unsigned char *h_in =  (unsigned char*)image_input->imageData;

  width     = image_input->width;
  height    = image_input->height;

  h_grayscale(h_in, h_out);

  cvShowImage("Original", image_input);
  cvShowImage("CPU", image_output);
  cvReleaseImage(&image_input);
  cvReleaseImage(&image_output);
  waitKey(0);
}

这是我的灰度代码

void h_grayscale( unsigned char* h_in, unsigned char* h_out)
{
for(int i=0;i<height;i++){
    for(int j=0;j<width;j++){
       int index = (i*j)*3;
       double temp = 0.3*h_in[index]+0.6*h_in[index+1]+0.1*h_in[index+2];
       h_out[i*j] = (unsigned char)temp;
   }
}

void h_灰度（无符号字符*h_输入，无符号字符*h_输出）
{
对于（int i=0；i您计算的输入和输出指数不正确。
使用OpenCV图像时要记住的第一点是它们是对齐的，即每一行的末尾都填充了一些随机值。因此，在计算彩色和灰度图像中像素的线性索引时，应使用
widthStep
而不是
width

计算像素索引的通用公式为：

i * widthStep/sizeof(type) + (channels * j)

其中，
i
是行号，
j
是列号

将上述公式转换为当前情况，指数计算如下：

width     = image_input->width;
height    = image_input->height;
colorWidthStep = image_input->widthStep;
grayWidthStep = image_output->widthStep;

输入：

int index = i * colorWidthStep + (3 * j);

h_out[i * grayWidthStep + j] = (unsigned char)temp;

输出：

int index = i * colorWidthStep + (3 * j);

h_out[i * grayWidthStep + j] = (unsigned char)temp;

您可以创建另外两个全局变量
colorWidthStep
和
grayWidthStep
，以及
width
和
height
。按如下方式初始化变量：

width     = image_input->width;
height    = image_input->height;
colorWidthStep = image_input->widthStep;
grayWidthStep = image_output->widthStep;

您计算的输入和输出索引不正确。
使用OpenCV图像时要记住的第一点是它们是对齐的，即每一行的末尾都填充了一些随机值。因此，在计算彩色和灰度图像中像素的线性索引时，应使用
widthStep
而不是
width

计算像素索引的通用公式为：

i * widthStep/sizeof(type) + (channels * j)

其中，
i
是行号，
j
是列号

将上述公式转换为当前情况，指数计算如下：

width     = image_input->width;
height    = image_input->height;
colorWidthStep = image_input->widthStep;
grayWidthStep = image_output->widthStep;

输入：

int index = i * colorWidthStep + (3 * j);

h_out[i * grayWidthStep + j] = (unsigned char)temp;

输出：

int index = i * colorWidthStep + (3 * j);

h_out[i * grayWidthStep + j] = (unsigned char)temp;

您可以创建另外两个全局变量
colorWidthStep
和
grayWidthStep
，以及
width
和
height
。按如下方式初始化变量：

width     = image_input->width;
height    = image_input->height;
colorWidthStep = image_input->widthStep;
grayWidthStep = image_output->widthStep;

谢谢，它很好用。但是我想问一下witdhstep的功能？为什么它应该为输入和输出设置两个widthstep？对不起，我还是图像处理的初学者>。widthstep是图像的实际宽度（实际上，我指的是物理存储在RAM中的宽度）以字节为单位，而不是以像素为单位。如果灰度图像的1像素是1字节，则RGB彩色图像的1像素将是3字节。这意味着RGB图像的宽度步长至少是相同宽度灰度图像的3倍。请看一看。宽度步长也称为步长。@bagusbekam…如果它解决了问题，您可以接受答案。谢谢。对不起，我忘了接受答案。呵呵。我在上面的问题上增加了一个新问题。希望你能再次帮助我。thanks@bagusbekam...嗯，我告诉过你宽度步长对于颜色和灰度是不同的，你必须使用两个不同的变量。如果你不相信我，请打印这些值，自己看看！谢谢，这是rks。但我想问一下witdhstep的功能？以及为什么它应该为输入和输出设置两个widthstep？对不起，我还是图像处理的初学者>。widthstep是图像的实际宽度（实际上，我指的是物理存储在RAM中的宽度）以字节为单位，而不是以像素为单位。如果灰度图像的1像素是1字节，则RGB彩色图像的1像素将是3字节。这意味着RGB图像的宽度步长至少是相同宽度灰度图像的3倍。请看一看。宽度步长也称为步长。@bagusbekam…如果它解决了问题，您可以接受答案。谢谢。对不起，我忘了接受答案。呵呵。我在上面的问题上增加了一个新问题。希望你能再次帮助我。thanks@bagusbekam...我告诉过你宽度步长对于颜色和灰度是不同的，你必须使用两个不同的变量。如果你不相信我，请打印这些值，自己看看！