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函數說明

OpenCV C++的圖像對象Mat有一個函數convertTo可以把圖像數據在不同的精度類型之間來回切換比如從字節到浮點數之間來回切換。非常方便，該函數的官方說明如下：

其中參數alpha可以讓數據放縮到指定的范圍內，比如從字節到浮點數類型

CV_8U 轉換為CV_32Falpha=1.0/255.0時表示從0～255切換到0～1之間

浮點數類型到字節類型

CV_32F 轉換為CV_8Ualpha=255時表示從0～1切換到0～255之間

同時該函數還有另外一個功能就是對超過范圍的數據進行最大最小極限取值，低于0的取值0，大于255取值255。但是到了Python中之后，很多人就會認為convertTo函數只是一個數據精度類型轉換函數，不會太過關心細節，然后直接使用它。這樣的結果往往導致一些細數據差異跟輸出不一致問題出現。

C++/Python對比

對一張輸入圖像完成Sobel濾波操作，C++實現的代碼如下：

Matimage=imread("D:/images/dannis1.png",IMREAD_GRAYSCALE);
imshow("input",image);
Matm1,m2;
image.convertTo(m1,CV_32F,1.0/255.0);
Matgradx;
Sobel(m1,gradx,-1,1,0);
gradx.convertTo(m2,CV_8U,255);
imshow("sobel",m2);

Python對應的代碼如下：

importcv2ascv
importnumpyasnp

image=cv.imread("D:/images/dannis1.png",cv.IMREAD_GRAYSCALE)
cv.imshow("input",image)
m1=np.float32(image)/np.float(255)
gradx=cv.Sobel(m1,-1,1,0);
m2=np.uint8(gradx*255)
cv.imshow("sobel",m2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

以往的經驗處理方式是先對gradx做歸一化然后再顯示

這個時候只需添加一行代碼即可獲得正確結果，把代碼：

m2 = np.uint8(gradx * 255)

替換為：

cv.normalize(gradx, gradx, 0, 1.0, cv.NORM_MINMAX)m2 = np.uint8(gradx * 255)

但是實際結果與C++并不一致，這個時候正確修改方式如下：

m2 = np.uint8(gradx * 255)

替換為：

m2 = np.uint8(np.clip(gradx * 255, 0, 255))

Python版本結果跟C++保持一致了！這個很多書上跟博文并沒有人提到，所以我寫出來分享一下，這個技術細節點！
審核編輯：何安

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原文標題：OpenCV-Python中沒有Mat.convertTo函數怎么辦?

文章出處：【微信號：CVSCHOOL，微信公眾號：OpenCV學堂】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

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