圖像

灰度圖

灰度是描述灰度圖像內容的最直接的視覺特征。它指黑白圖像中點的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255，黑色為0，故黑白圖像也稱灰度圖像。灰度圖像矩陣元素的取值通常為[0,255]，因此其數據類型一般為8位無符號整數，這就是人們通常所說的256級灰度。 灰度圖：一個像素的灰度可以用8 位整數記錄，也就是一個0~255的值。

深度圖

當我們要記錄的信息更多時，一個字節就不夠了。 在RGB-D相機的深度圖中，記錄了各個像素與相機之間的距離。這個距離通常是以毫米為單位，而RGB-D 相機的量程通常在十幾米左右，超過了255。 人們會采用16 位整數（C++ 中的unsigned short）來記錄深度圖的信息，也就是位于0~65535 的值。換算成米的話，最大可以表示65 米，足夠RGB-D 相機使用了。

彩色圖

彩色圖像的表示則需要通道（channel）的概念。在計算機中，我們用紅色、綠色和藍色這三種顏色的組合來表達任意一種色彩。于是對于每一個像素，就要記錄其R、G、B 三個數值，每一個數值就稱為一個通道。例如，最常見的彩色圖像有三個通道，每個通道都由8 位整數表示。在這種規定下，一個像素占據24 位空間。 通道的數量、順序都是可以自由定義的。在OpenCV 的彩色圖像中，通道的默認順序是B、G、R。也就是說，當我們得到一個24 位的像素時，前8 位表示藍色數值，中間8 位為綠色，最后8 位 為紅色。同理，亦可使用R、G、B 的順序表示一個彩色圖。如果還想表達圖像的透明度，就使用R、G、B、A 四個通道。

RGB彩色圖與灰度圖之間的轉換

彩色圖像轉換為灰度圖像時，需要計算圖像中每個像素有效的亮度值，其計算公式為： Y = 0.299R + 0.578G + 0.114B

雙目相機通過視差來計算深度。RGBD相機則可以主動測量每個像素的深度。

1. 通過紅外結構光（Structured Light）來測量像素距離的。例子有Kinect 1 代、Project Tango 1 代、Intel RealSense 等。

2. 通過飛行時間法（Time-of-flight，ToF）原理測量像素距離的。例子有Kinect 2 代和一些現有的ToF 傳感器等

RGBD相機原理圖

深度圖的保存

那么如何從RGBD相機提取像素的深度信息呢？ 下面是一個簡單的小程序,可以顯示像素的深度信息.

#include 
#include 
#include 
using namespace std;

float depthscale = 1.0f/1000; //尺度因子,表示一個像素對應多少實際中的米
int main(int argc, char **argv)
{
    cv::Mat  depth = cv::imread("img.jpg");
    depth.convertTo(depth,CV_32FC1,depthscale); //這個轉換很重要

    for (int v = 0; v < depth.rows; v++)
    {
        for (int u = 0; u < depth.cols; u++) {
            unsigned int d = depth.ptr<unsigned short>(v)[u]; // 深度值
            if (d == 0)
                continue; // 為0表示沒有測量到
            else
            {
                cout<"";
                if(v%50==0||u%50==0)
                    cout<<endl;
            }
            
        }
    }
    return 0;
}

ConvertTo()函數

需要注意,其中的ConvertTo函數作用如下:
img: 圖像數據來源，其類型為Mat。
注意: 不是所有格式的Mat型數據都能被使用保存為圖片，目前OpenCV主要只支持單通道和3通道的圖像，并且此時要求其深度為8bit和16bit無符號(即CV_16U)，所以其他一些數據類型是不支持的，比如說float型等。如果Mat類型數據的深度和通道數不滿足上面的要求，則需要使用convertTo()函數和cvtColor()函數來進行轉換。
convertTo()函數負責轉換數據類型不同的Mat，即可以將類似float型的Mat轉換到imwrite()函數能夠接受的類型。
而cvtColor()函數是負責轉換不同通道的Mat，因為該函數的第4個參數就可以設置目的Mat數據的通道數（只是我們一般沒有用到它，一般情況下這個函數是用來進行色彩空間轉換的）。
另外也可以不用imwrite()函數來存圖片數據，可以直接用通用的XML IO接口函數將數據存在XML或者YXML中。

具體含義,縮放并轉換到另外一種數據類型：

1. dst：目的矩陣；

2. type：需要的輸出矩陣類型，或者更明確的，是輸出矩陣的深度，如果是負值（常用-1）則輸出矩陣和輸入矩陣類型相同；

3. scale:比例因子；

4. shift：將輸入數組元素按比例縮放后添加的值；
   dst(i)=src(i)xscale+(shift,shift,...)