为什么要转换为灰度opencv？

我在opencv中做一些基本的人脸检测，我看到的每个示例代码都会转换成灰度，然后在灰度上执行人脸检测

起初，我认为这是出于性能方面的原因，但我做了一个比较，发现没有显著的性能提升

此代码：

faceCascade.detectMultiScale(*image, *faces, 1.1, 3, CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(60,60));

执行与此代码大致相同的操作：

Mat gray;
cvtColor(*image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
faceCascade.detectMultiScale(gray, *faces, 1.1, 3, CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(60,60));

这就引出了一个问题，为什么每个人都会在opencv中转换为灰度

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谢谢

每个人都转换为灰度，因为许多函数都需要灰度。从

faceCascade.detectMultiScale（）

还需要灰度：

cascade分类器：：检测多尺度（常数矩阵和图像…）

图像–CV_8U类型的矩阵，包含检测到对象的图像

而

CV_8U

是单通道图像，而

CV_8U3

则是三通道图像

编辑：如果在传递到该方法之前不将其转换为灰度，OpenCV将在引擎盖下为您执行此操作。

简而言之：

这是需要的，但如果你不这样做，那么OpenCv会为你做

如果你传递的是Mat——你传递的是CV_8U（频道）信息——他们可以帮你做。。这很聪明

为什么开发人员要编写三行代码，而您可以轻松地让他们编写一行

尽管如此，谢谢你的回答和挖掘

其他开发人员的一些注意事项：

cvtColor在RPI3上大约需要3毫秒才能将640x480 BGR转换为灰度

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如果您正在使用多个需要灰度的openCv方法，那么如果您将灰度转换一次，并将灰度传递到这些openCv方法中，您可以获得更好的性能。

那么为什么detectMultiScale即使在我给它BGR时仍然有效？您给它一个指针。你试过用图像而不是指针来输入它吗？你发给我的文件上也写着CV_8U而不是CV_8u3实际上我做了更多的挖掘。在这里，您可以找到后续问题的答案：