• 前言

使用opencv对图像进行处理之后，通常调用imshow函数来显示处理结果。但是，我们经常会发现显示结果和我们预期的结果有些差别。这是由于opencv经常会涉及到对多种图像数据类型的处理，如果我们对图像数据类型之间的转换以及imshow函数理解不够透彻，那么显示结果则不会尽如人意。

• imshow函数详解

对于imshow函数，opencv的官方注释指出：根据图像的深度，imshow函数会自动对其显示灰度值进行缩放，规则如下：

1. 如果图像数据类型是8U（8位无符号），则直接显示。
2. 如果图像数据类型是16U（16位无符号）或32S（32位有符号整数），则imshow函数内部会自动将每个像素值除以256并显示，即将原图像素值的范围由[0~255*256]映射到[0~255]
3. 如果图像数据类型是32F（32位浮点数）或64F（64位浮点数），则imshow函数内部会自动将每个像素值乘以255并显示，即将原图像素值的范围由[0~1]映射到[0~255]（注意：原图像素值必须要归一化）

• 案例说明

基于imshow函数的以上显示原则，我们举例进行验证。

案例一：

首先加载一张原图并显示：

然后将原图转换为16U格式的图像并显示。我们会发现图像一片漆黑，这是因为imshow函数内部自动将每个像素值除以256，因此我们看到的图像像素值都是小于1的（原图灰度值范围是0~255）。

为了能够正常显示图像，我们对16U格式的图像乘以一个系数256即可：

案例一代码：

//
//opencv4.1.0
//

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {

	Mat src1, src2,src3;

	src1 = imread("1.png", 0);
	imshow("原图", src1);

	src1.convertTo(src2, CV_16U);
	imshow("格式转换图", src2);

	src2.convertTo(src3, CV_16U, 256);
	imshow("格式转换系数修正图", src3);

	waitKey(0);
	return 0;
}复制

案例二：

首先加载一张原图并显示：

然后将原图转换为32F格式的图像并显示。我们会发现图像中目标全是白色，这是因为imshow函数内部自动将每个像素值乘以256，因此我们看到的图像像素值都是大于255的（原图灰度值范围是0~255）。

为了能够正常显示图像，我们对32F格式的图像进行归一化即可：

案例二代码：

//
//opencv4.1.0
//

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {

	Mat src1, src2,src3;

	src1 = imread("1.png", 0);
	imshow("原图", src1);

	src1.convertTo(src2, CV_32F);
	imshow("格式转换图", src2);

	normalize(src2, src3, 0, 1, NORM_MINMAX);
	imshow("格式转换系数修正图", src3);

	waitKey(0);
	return 0;
}复制

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