用OpenCV和Matlab实现RGB到YCbCr的不同颜色转换

Question

下面是MATLAB和C++（使用OpenCV 4.0.1）的代码。

Matlab：

% Read rgb image
imgrgb = imread('lena512color.bmp');

% Convert to ycbcr
imgycbcr = rgb2ycbcr(imgrgb);

% Extract the 3 components
luma = imgycbcr (:,:,1);
cb = imgycbcr (:,:,2);
cr = imgycbcr (:,:,3);

C++:

// Load img
cv::Mat bgrImg = imread( "lena512color.bmp", cv::IMREAD_COLOR );
assert( bgrImg.data && "No image data");

// Declare an empty Mat for dst image
cv::Mat ycrcbImg;

// Convert to ycrcb
cv::cvtColor(bgrImg, ycrcbImg, cv::COLOR_BGR2YCrCb);

// Split bgr into 3 channels
cv::Mat bgrChan[3];
cv::split(bgrImg, bgrChan);

// Split ycrcb into 3 channels
cv::Mat ycrcbChan[3];
cv::split(ycrcbImg, ycrcbChan);

// Print first block for each channel
PRINT_MAT(ycrcbChan[0](cv::Rect(0, 0, 8, 8)), "LUMA (first 8x8 block)")
PRINT_MAT(ycrcbChan[1](cv::Rect(0, 0, 8, 8)), "Cr (first 8x8 block)")
PRINT_MAT(ycrcbChan[2](cv::Rect(0, 0, 8, 8)), "Cb (first 8x8 block)")

PRINT_MAT(bgrChan[0](cv::Rect(0, 0, 8, 8)), "Blue (first 8x8 block)")
PRINT_MAT(bgrChan[1](cv::Rect(0, 0, 8, 8)), "Green (first 8x8 block)")
PRINT_MAT(bgrChan[2](cv::Rect(0, 0, 8, 8)), "Red (first 8x8 block)")

#define PRINT_MAT(mat, msg) std::cout<< std::endl <<msg <<":" <<std::endl <<mat <<std::endl;

155 155 155 154 155 150 156 154
155 155 155 154 155 150 156 154
155 155 155 154 155 150 156 154
155 155 155 154 155 150 156 154
155 155 155 154 155 150 156 154
157 157 151 149 154 153 152 153
154 154 156 152 154 155 153 150
152 152 149 150 152 152 150 151

162 162 162 161 162 157 163 161
162 162 162 161 162 157 163 161
162 162 162 161 162 157 163 161
162 162 162 161 162 157 163 161
162 162 162 161 162 157 163 161
164 164 158 155 161 159 159 160
160 160 163 158 160 162 159 156
159 159 155 157 158 159 156 157

Answer 1

通过查看MATLAB的RGB2YCBCR的源代码，转换是根据“Poynton的《数字视频导论》（第176页，方程9.6）”中的一个方程执行的：

origT = [ ...
     65.481 128.553  24.966;...
    -37.797 -74.203 112    ;...
    112     -93.786 -18.214];
origOffset = [16; 128; 128];
ycbcr = origT * rgb + origOffset;

而且还提到：

如果输入为UINT8，则YCBCR为UINT8，其中Y在[16235]范围内，CB和CR在[16240]范围内。

请注意它是如何表示“y、Cr和Cb覆盖整个值范围”的。

如果我们在MATLAB中使用相同的方程，我们得到的结果更接近OCV的（也许我使用的是不同的源图像）。例如，对于y:

OCV_Y = 0.299*imgrgb(:,:,1) + 0.587*imgrgb(:,:,2) + 0.114*imgrgb(:,:,3);

给出第一个8x8:

   162   162   162   162   163   157   163   161
   162   162   162   162   163   157   163   161
   162   162   162   162   163   157   163   161
   162   162   162   162   163   157   163   161
   162   162   162   162   163   157   163   161
   164   164   158   155   162   159   159   160
   161   161   163   158   160   161   158   155
   159   159   156   156   159   158   157   157