使用 OpenCV 3.0 将颜色矩阵应用于 RGB 图像的最快方法？

Question

我有一张表示为 OpenCV Mat 对象的彩色图像（C++，图像类型 CV_32FC3）。我有一个颜色校正矩阵，我想将其应用于 RGB 彩色图像的每个像素（或使用 OpenCV 约定的 BGR，在这里无关紧要）。色彩校正矩阵为 3x3。

我可以轻松地遍历像素并创建表示 RGB 的向量 v (3x1)，然后计算 M*v，但这对于我的实时视频应用程序来说太慢了。

cv::cvtColor 函数速度很快，但似乎不允许自定义颜色转换。 http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html#cvtcolor

类似于以下内容，但我使用的是 OpenCV for C++，而不是 Python。 Apply transformation matrix to pixels in OpenCV image

Answer 1

基本上，链接的答案使用 reshape 将尺寸 m x n 的 CV_32FC3 垫子转换为尺寸 (mn) x 3 的 CV_32F 垫子。之后，矩阵的每一行恰好包含一个像素的颜色通道。然后，您可以应用通常的矩阵乘法来获得一个新的垫子，然后 reshape 将其恢复为具有三个通道的原始形状。

注意：可能值得注意的是opencv的默认颜色space是BGR，不是RGB。

Answer 2

这是使用 cv::reshape 的代码。它对我的应用来说足够快：

#define WIDTH 2048
#define HEIGHT 2048
...

Mat orig_img = Mat(HEIGHT, WIDTH, CV_32FC3);
//put some data in orig_img somehow ...

/*The color matrix
Red:RGB; Green:RGB; Blue:RGB
1.8786   -0.8786    0.0061
-0.2277    1.5779   -0.3313
0.0393   -0.6964    1.6321
*/

float m[3][3] = {{1.6321, -0.6964, 0.0393},
                {-0.3313, 1.5779, -0.2277}, 
                {0.0061, -0.8786, 1.8786 }};
Mat M = Mat(3, 3, CV_32FC1, m).t();

Mat orig_img_linear = orig_img.reshape(1, HEIGHT*WIDTH);
Mat color_matrixed_linear = orig_img_linear*M;
Mat final_color_matrixed = color_matrixed_linear.reshape(3, HEIGHT);

上面有几点需要注意：评论区中的颜色矩阵是我通常应用于 RGB 图像的颜色矩阵。在定义浮点数组 m 时，我将第 1 行和第 3 行以及第 1 列和第 3 列切换为 OpenCV 的 BGR 排序。颜色矩阵也必须转置。通常颜色矩阵应用为 M* v = v_new，其中 M 是 3x3，v 是 3x1，但这里我们做的是 v^T *M^T = v_new^T 以避免必须转置每个 3 通道像素。

使用 OpenCV 3.0 将颜色矩阵应用于 RGB 图像的最快方法？

Fastest way to apply color matrix to RGB image using OpenCV 3.0?

rgb

opencv

colors

image-processing

opencv3.0