前言

在标记点识别的过程中，因为某些原因，预先对编码标记进行了反色处理，因此在原图二值化后是不能直接识别编码点的，因此需要在处理时再次进行反色处理，将编码标记恢复为正常的色值，从而实现识别，记录以下。

一、如何反色处理

单通道图像的色值在0-255之间，三通道图像的RGB色值均在0-255之间

以单通道图像为例，假设某点的色值为pv，且0<=pv<=255，故反色的实质为设定该点的色值为：255-pv；

三通道图像同理，取其RGB值均255减去其原值，故：

1.C++：

void SetSingleInverse(const cv::Mat& srcImage,cv::Mat& dstImage)
{Mat gray_src;cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);imshow("output", gray_src);int height = gray_src.rows;int width = gray_src.cols;for (int row = 0; row < height; row++){for (int col = 0; col < width; col++){int gray = gray_src.at<uchar>(row, col);gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;}}imshow("反色", gray_src);
}void SetMultiInverse(const cv::Mat& srcImage,cv::Mat& dstImage)
{Mat dst;dst.create(src.size(), src.type());height = src.rows;width = src.cols;int nc = src.channels();//b,g,r 三通道int b;int g;int r;for (int row = 0; row < height; row++){for (int col = 0; col < width; col++){b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];g= src.at<Vec3b>(row, col)[1];r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g;dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;}}
}

2.python

Inverse_frame_gray = frame_gray.copy()
height, width = Inverse_frame_gray.shape
for i in range(height):for j in range(width):pv = Inverse_frame_gray[i, j]Inverse_frame_gray[i][j] = 255 - pv
cv2.imshow("Inverse",Inverse_frame_gray)

注：通过实际应用，以上代码效率极低，大大降低了图像的帧率，因此采用逻辑非的方法，提高图像处理效率。

二、逻辑非取反

bitwise_not方法

1.C++

void SetSingleInverse(const cv::Mat& srcImage,cv::Mat& dstImage)
{Mat gray_src;cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);imshow("output", gray_src);Mat Inverse_dst;bitwise_not(gray_src,Inverse_dst);imshow("Inverse", Inverse_dst);
}

2.python

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("img_gray",gray)
Inverse_frame_gray = cv2.bitwise_not(gray)
cv2.imshow("Inverse",Inverse_frame_gray)

经过测试，逻辑非取反方式可以大大提高取反效率，对于帧率几乎没有影响。

总结

以上，实现基于OpenCV对于图像的取反操作。

我曾踏月而来，只因你在山中 .HDarker

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OpenCV+反色处理

前言

一、如何反色处理

二、逻辑非取反

bitwise_not方法

总结

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