Emgu.CV API 函数说明文档 – 平场校准图像创建

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概述

这段代码实现了创建平场校准图像(Flat-field calibration image)的功能，主要用于校正图像中的不均匀光照或传感器响应。下面我将详细解释代码中使用的Emgu.CV API函数及其作用。

函数说明

1. CvInvoke.Imread()

csharp

Mat img = CvInvoke.Imread(path, ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.Grayscale);
  • 功能: 读取图像文件
  • 参数:
    • path: 图像文件路径
    • ImreadModes.AnyDepth: 保持原始图像的位深度
    • ImreadModes.Grayscale: 以灰度模式加载图像
  • 返回值: 包含图像数据的Mat对象
  • 作用: 从指定路径加载16位灰度图像

2. Mat.ConvertTo()

csharp

img.ConvertTo(img32, DepthType.Cv32F);
  • 功能: 转换图像数据类型
  • 参数:
    • img32: 目标Mat对象
    • DepthType.Cv32F: 转换为32位浮点类型
  • 作用: 将16位无符号整数图像转换为32位浮点图像，便于后续数学运算

3. Mat.Zeros()

csharp

sum = Mat.Zeros(img32.Rows, img32.Cols, DepthType.Cv32F, 1);
  • 功能: 创建全零矩阵
  • 参数:
    • img32.Rows: 行数(高度)
    • img32.Cols: 列数(宽度)
    • DepthType.Cv32F: 32位浮点类型
    • 1: 单通道
  • 返回值: 初始化全零的Mat对象
  • 作用: 创建用于累加所有平场图像的矩阵

4. CvInvoke.Add()

csharp

CvInvoke.Add(sum, img32, sum);
  • 功能: 矩阵加法
  • 参数:
    • sum: 第一个输入矩阵(也是输出矩阵)
    • img32: 第二个输入矩阵
    • sum: 输出矩阵
  • 作用: 将当前平场图像累加到总和矩阵中

5. Mat.SetTo()

csharp

epsMat.SetTo(new MCvScalar(epsilon));
  • 功能: 设置矩阵所有元素为指定值
  • 参数:
    • MCvScalar: 标量值(这里设置为epsilon=1.0)
  • 作用: 创建一个所有元素值相同的矩阵，用于后续比较和计算

6. CvInvoke.Compare()

csharp

CvInvoke.Compare(avg, epsMat, mask, CmpType.LessEqual);
  • 功能: 比较两个矩阵元素
  • 参数:
    • avg: 第一个输入矩阵(平均值矩阵)
    • epsMat: 第二个输入矩阵(全1.0的矩阵)
    • mask: 输出掩码矩阵
    • CmpType.LessEqual: 比较类型(小于等于)
  • 作用: 找出平均值矩阵中值小于等于1.0的像素位置，生成掩码

7. CvInvoke.Divide()

csharp

CvInvoke.Divide(ones, avg, calibFloat);
  • 功能: 矩阵除法(元素级)
  • 参数:
    • ones: 全1矩阵(分子)
    • avg: 平均值矩阵(分母)
    • calibFloat: 输出矩阵
  • 作用: 计算1/avg，得到校准系数矩阵的倒数

8. CvInvoke.Multiply()

csharp

CvInvoke.Multiply(calibFloat, scale40000, calibFloat);
  • 功能: 矩阵乘法(元素级)
  • 参数:
    • calibFloat: 第一个输入矩阵(也是输出矩阵)
    • scale40000: 全40000矩阵
    • calibFloat: 输出矩阵
  • 作用: 将校准系数矩阵乘以40000进行缩放

9. CvInvoke.Min()

csharp

CvInvoke.Min(calibFloat, maxMat, calibFloat);
  • 功能: 取两个矩阵元素的最小值
  • 参数:
    • calibFloat: 第一个输入矩阵(也是输出矩阵)
    • maxMat: 全65535矩阵
    • calibFloat: 输出矩阵
  • 作用: 限制校准系数不超过65535(16位最大值)

10. CvInvoke.Max()

csharp

CvInvoke.Max(calibFloat, zeroMat, calibFloat);
  • 功能: 取两个矩阵元素的最大值
  • 参数:
    • calibFloat: 第一个输入矩阵(也是输出矩阵)
    • zeroMat: 全0矩阵
    • calibFloat: 输出矩阵
  • 作用: 确保校准系数不小于0

11. CvInvoke.Imwrite()

csharp

CvInvoke.Imwrite(outPath, calibU16);
  • 功能: 保存图像到文件
  • 参数:
    • outPath: 输出文件路径
    • calibU16: 要保存的16位无符号整数图像
  • 作用: 将最终校准图像保存到指定路径

算法流程说明

  1. 加载所有平场图像并转换为32位浮点格式
  2. 计算所有平场图像的平均值
  3. 处理平均值矩阵中的小值(小于等于1.0的设为1.0)，防止除零
  4. 计算1/avg得到校准系数矩阵
  5. 将校准系数缩放并限制在[0, 65535]范围内
  6. 转换为16位无符号整数格式并保存

注意事项

  • 所有输入图像必须是16位灰度图像
  • 输出也是16位灰度图像
  • 代码中使用了大量临时Mat对象，最后都进行了释放，避免内存泄漏
  • 平场校准图像可用于校正其他图像的非均匀性，方法是将目标图像乘以校准图像然后除以缩放因子(如这里的40000)

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