目标：
这次学习的目标是回答下面的几个问题：
1 图片像素是如何被扫描的?
2OpenCV 矩阵值如何被存储？
3如何衡量算法的性能？
4什么是查找表和为什么要用他们？
看完这篇，希望能够解决上面的这些问题。
正文：
首先我们考虑一下简单的色彩降低方法（color reduction method，翻译的不好请指正），如果使用的是c或c++无符号的char（八字节大小的空间），一个信道（channel）有256个不同的值（2^8=256），但是如果使用的是GRB方案，三个channel的话，颜色的数量就会变为256*256*256，大概是16个million这么多，这么多的颜色数量，对于计算机来说仍然是一个负担，所以可以想一些方法来降低这些色彩数量。
可以使用简单的方法来降低图像色彩空间，比如，将0-9的数字都统一用0来代替，10-19的数字都统一用10代替。这种转换方案可以用下面的公式表示
通过上面的公式，把所有像素点的值更新一下。但是，上面的公式中有除法，这里要表达一个是，计算量比较多的情况下，不用乘除，就不要用，最好把他们转换为加减。我们知道，在转换前像素点的值只有256个，所以我们可以用查找表的方式，我们事先把所有的计算结果都保存在一个数组里，每次要执行上面的公式计算的时候，结果直接从数组里取出来就ok了。比如32对应30，表table[32]=30是早计算出来的，直接访问table[32]就OK了。
图片矩阵如何在内存中存储的：
灰度图片的矩阵存储方式：
灰度图片的每一个像素点，只由一个值来表示，所以，就是一个普通的二维矩阵。
彩色图片的矩阵存储方式：
彩色图片的存储方式和灰度图片不一样，这里展示的是RGB格式的，可以看到，每一个像素，由三个值，代表蓝色，绿色，红色的三个数值表示，存储方式不是三维的，而是二维，不过列向量放大了三倍。从图片中可以清楚的看到。
返回栏目页：http://www.bianceng.cn/Programming/cplus/
效率：
比较像素数量降低方式效率的代码，在本文的最后面，代码看上去很多，其实结构比较简单，看一会儿就明白了。附上一张结果图：
最快的OpenCV内的LUT函数。关于LUT，看这里
可以粗略的看一下代码，代码不难，很容易懂：
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
static void help()
{
//这里提示输入有三个参数，第一个是图像的名字，第二个是参数是公式中的降低颜色数的数字，这里是10，第三个参数，如果是[G]代表是灰度图片，否则不是。
cout
> divideWith;
if (!s || !divideWith)
{
cout it, end;
for( it = I.begin(), end = I.end(); it != end; ++it)
{
(*it)[0] = table[(*it)[0]];
(*it)[1] = table[(*it)[1]];
(*it)[2] = table[(*it)[2]];
}
}
}
return I;
}
Mat& ScanImageAndReduceRandomAccess(Mat& I, const uchar* const table)
{
// accept only char type matrices
CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));
const int channels = I.channels();
switch(channels)
{
case 1:
{
for( int i = 0; i _I = I;
for( int i = 0; i
作者：csdn博客 钟桓
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发表于 2016-10-17 15:39:27
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