今天要寫一個判斷是否為二值圖，灰度圖，彩色圖的程式，本來邏輯沒問題，但是Qt按鈕始終在彩色圖

於是單獨讀入圖片，除錯程式，發現，二值圖和灰度圖都是三通道，百思不得解，原來

我使用的opencv imread預設讀取三通道彩色圖

讀影象的時候imread()函式的第二個引數使用的是預設值，那麼這個時候都是以color形式讀取的，所有就又變回3通道了；下面是第二個引數的介紹

flags – Flags specifying the color type of a loaded image:
– CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH - If set, return 16-bit/32-bit image when the input hasthe corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit.
– CV_LOAD_IMAGE_COLOR - If set, always convert image to the color one
– CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE - If set, always convert image to the grayscale one
 

程式碼如下：

然後重新測試，發現依然總是選中那一個按鈕，找錯，發現，我的影象有問題，灰度圖和二值圖竟然是三通道，尋找問題，發現，我的影象為了測試方便，直接在opencv中變換後使用imwrite儲存，但是imwrite儲存會出現上述問題，尋找資料，發現

參考部落格：

比如我有如下的一個233M的圖片

經過下面的程式讀進記憶體，再次儲存後，圖片容量就急劇變小了！

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

using namespace std;
using namespace cv;


int main(int argc, char** argv)
{
    Mat img = imread("src1.jpg");
    imwrite("test.jpg", img);

    return 0;
}
 

儲存後的圖片，只剩下126M了！怎麼回事！我什麼都沒做啊，圖片大小怎麼就大大縮水了呢？

通過翻閱一些資料才知道，原來是圖片格式惹得禍。其實有些圖片格式是自帶壓縮的，比如jpg格式，而bmp格式的圖片是不帶任何壓縮，這就是每種圖片的特點，如果對這些知識點不清楚的話，很容易踩坑！平時我們操作的影象大小大多數都以KB為單位，所以經過一番“隱形壓縮”後我們很難發現圖片大小變小了，但是，當我們操作大圖的時候，這種壓縮效果一下子就看出來了。

那麼如果我們在使用imwrite儲存圖片時想提高儲存圖片的質量，該如何操作？

要改變儲存的圖片的質量，關鍵在於imwrite函式的第三個引數。

先看imwrite的宣告
CV_EXPORTS_W bool imwrite( const String& filename, InputArray img, const std::vector<int>& params = std::vector<int>());

第三個引數說明：const std::vector

•對於JPEG格式的圖片，這個引數表示從0-100的圖片質量（CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY）,預設值是95.

•對於PNG格式的圖片，這個引數表示壓縮級別（CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION）從0-9.較高的值意味著更小的尺寸和更長的壓縮時間而預設值是3.

•對於PPM，PGM或PBM格式的圖片，這個引數表示一個二進位制格式標誌（CV_IMWRITE_PXM_BINARY），取值為0或1，而預設值為1.

調整jpg影象格式的儲存質量

opencv的imwrite預設儲存的jpg圖片質量為95，如果想進一步提高儲存圖片的質量，可以這麼寫

程式碼如下

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

using namespace std;
using namespace cv;


int main(int argc, char** argv)
{
    Mat img = imread("src1.jpg");

    vector<int> compression_params;
    compression_params.push_back(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY);  //選擇jpeg
    compression_params.push_back(100); //在這個填入你要的圖片質量

    imwrite("test2.jpg", img, compression_params);

    return 0;
}

可以看出，經過引數調整後，jpg格式儲存的圖片的大小有了很大的提升。

但是無論如何，以jpg格式儲存圖片還是不能百分百儲存原影象的！

但是即使我們把圖片質量寫成100，圖片質量跟原圖還是右一定壓縮的，比如原圖233M，讀入再儲存為jpg格式容量就變為229M。

那當我們不斷讀入圖片，又不斷儲存圖片為jpg格式，圖片的質量就會不斷降低！

所以有以下總結：

第一，opencv的儲存圖片函式imwrite是可以通過第三個函式引數來調整儲存圖片的壓縮比的，比如儲存圖片為jpg格式，我們如果我們寫成

第二，jpg格式的圖片讀進記憶體，如果再儲存為jpg格式後，容量會被壓縮的，這是jpg格式的特性，怎麼調整壓縮比都避免不了失真（損失圖片質量）。

此時，二值圖的儲存和灰度圖的儲存就沒問題了

這裡我選擇的是jepg即jpg，如果你要選擇其他格式儲存，記得更改格式

enum
{
    CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY =1,
    CV_IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE =2,
    CV_IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE =3,
    CV_IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL =4,
    CV_IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY =5,
    CV_IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY =6,
    CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION =16,
    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY =17,
    CV_IMWRITE_PNG_BILEVEL =18,
    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT =0,
    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_FILTERED =1,
    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_HUFFMAN_ONLY =2,
    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_RLE =3,
    CV_IMWRITE_PNG_STRATEGY_FIXED =4,
    CV_IMWRITE_PXM_BINARY =32,
    CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY =64,
    CV_IMWRITE_PAM_TUPLETYPE = 128,
    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_NULL = 0,
    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_BLACKANDWHITE = 1,
    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE = 2,
    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_GRAYSCALE_ALPHA = 3,
    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB = 4,
    CV_IMWRITE_PAM_FORMAT_RGB_ALPHA = 5,
};

還有一點錯誤，開啟二值圖的時候，會跳到灰度圖，我的判斷是隻有

255和0，但是我用的是大津法求閾值，好像不是隻有255和0，偶爾還有1，254，之類的，查看了下閾值函式

/** Threshold types */
enum
{
    CV_THRESH_BINARY      =0,  /**< value = value > threshold ? max_value : 0       */
    CV_THRESH_BINARY_INV  =1,  /**< value = value > threshold ? 0 : max_value       */
    CV_THRESH_TRUNC       =2,  /**< value = value > threshold ? threshold : value   */
    CV_THRESH_TOZERO      =3,  /**< value = value > threshold ? value : 0           */
    CV_THRESH_TOZERO_INV  =4,  /**< value = value > threshold ? 0 : value           */
    CV_THRESH_MASK        =7,
    CV_THRESH_OTSU        =8, /**< use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value;
                                 combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values */
    CV_THRESH_TRIANGLE    =16  /**< use Triangle algorithm to choose the optimal threshold value;
                                 combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values, but not
                                 with CV_THRESH_OTSU */
};

如果使用了大津法之類的，需要其他方法判斷，但是使用別的方法，需要自己判斷閾值

糾結

最後我向現實屈服，先草率解決問題，有時間看原始碼，看看為啥會有1和254等接近最大值最小值的數

最後附上，判斷彩色圖二值圖灰度圖的程式

if (text.channels() == 3){
		int a = 3;
	}
	else if (text.channels() == 1)
	{
		
		int rowNumber = text.rows;                           //獲取影象矩陣行數
		int colNumber = text.cols;    //三通道影象每行元素個數為列數x通道數
		int pixelCount = 0;

		for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
		{
			uchar* pixelPtr = text.ptr<uchar>(i);            //獲取矩陣每行首地址指標
			for (int j = 0; j < colNumber; j++)
			{
				if (pixelPtr[j] != 0 && pixelPtr[j] != 255)
				{
					pixelCount++;
				}
			}
		}

		if (pixelCount == 0) //二值圖
		{
			int c = 3;
		}
		else{
			int b = 3; //灰度圖

		}

	}
}