Nội dung bài viết
Kim Uyên Ảnh là một khái niệm quen thuộc đối với tất cả mọi người. Tuy nhiên, không có nhiều người hiểu chi tiết về ảnh, theo cái nhìn xử lý ảnh. Vì thế, trong bài viết này, tôi trình bày khái niệm cơ bản về ảnh, và cách OpenCV lưu trữ dữ liệu ảnh.

Giới thiệu

Ảnh là một khái niệm quen thuộc đối với tất cả mọi người. Tuy nhiên, không có nhiều người hiểu chi tiết về ảnh, theo cái nhìn xử lý ảnh. Vì thế, trong bài viết này, tôi trình bày khái niệm cơ bản về ảnh, và cách OpenCV lưu trữ dữ liệu ảnh. Trong phạm vi bài viết, tôi chỉ giới thiệu về ảnh trong không gian màu RGB.

Tiền đề bài viết

Bài viết xuất phát với mong muốn những ai có hứng thú với Xử Lý Ảnh có cái nhìn cơ bản nhất về ảnh. Để từ đó làm tiền đề để bắt đầu đi sâu hơn các vấn đề của Xử Lý Ảnh.

Đối tượng hướng đến

Bài viết dành cho các bạn:

  • Bắt đầu học Xử Lý Ảnh.
  • Có hứng thú về ảnh.
  • Muốn ôn lại kiến thức.

Đặc biệt, bài viết dành tặng cho một người bạn của STDIO.

Ảnh số

Chúng ta thường nghe người ta gọi ảnh, kèm theo kích thước của nó, tôi lấy ví dụ một ảnh có kích thước 640px * 480 px. Bởi vì cơ bản, ảnh là một ma trận 2 chiều có kích thước với số cột - chiều rộng (640) và số dòng - chiều cao (480), mỗi phần tử trong ma trận là một pixel - điểm ảnh.

Đơn vị cơ bản nhất của ảnh là điểm ảnh (pixel). Do đó, tùy vào giá trị của điểm ảnh, mà ảnh sẽ có kết quả hiển thị khác nhau. Mỗi điểm ảnh có giá trị được lưu trữ bằng số lượng byte (depth) và số kênh màu khác nhau. Dưới đây, tôi liệt kê các loại ảnh:

  1. Ảnh nhị phân: Mỗi điểm ảnh có thể nhận một trong hai giá trị là 0 hoặc 1. Thông thường, khi thực hiện thao tác với ảnh nhị phân, người ta sử dụng ảnh xám để lưu trữ. Bằng cách này, ta có cái nhìn trực quan hơn khi thao tác. Giá trị độ xám bằng 0 (biểu diễn cho giá trị nhị phân 0) - màu đen, và giá trị độ xám bằng 255 (biểu diễn cho giá trị nhị phân 1) - màu trắng.
    ss_01_logo_stdio_training
  2. Ảnh xám: Mỗi điểm ảnh trong ảnh xám có một kênh màu duy nhất, thông thường giá trị của kênh màu này được lưu trữ bởi 8 bits, vì thế, ta có thể gọi ảnh xám này có 256 mức xám, mỗi điểm ảnh có thể nhận các giá trị màu từ 0 → 255.

          ss_2_Gray_scale

  1. Ảnh màu: Mỗi điểm ảnh là sự kết hợp của 3 hay 4 kênh màu và tùy vào hệ màu. Hệ màu được sử dụng phổ biến là RGB. Mỗi kênh màu được lưu trữ bởi n bits. Vậy, với ảnh màu có 3 kênh màu gồm: R - Red, G - Green, B - Blue; thì số lượng bits để biễu diễn mỗi điểm ảnh là 3n bits và số lượng màu mà điểm ảnh này có thể hiển thị là 2^(3n).

          ss_03_img_logo

Độ sâu màu - Depth

Độ sâu màu quyết định độ sống động của hình ảnh. Bởi do, khi một điểm ảnh có thể biểu diễn được nhiều giá trị, tương ứng với số lượng màu mà mỗi điểm ảnh trong ảnh có thể diễn tả. Ở mục này, ta có hai khái niệm con, đó là: bits per chanel (bpc) và bits per pixel (bpp). Tôi sẽ sử dụng ảnh màu RGB (24bpp) để làm ví dụ.

Bits per chanel: số lượng bit dùng để biễu diễn giá trị cho một kênh màu. Theo như ví dụ: kênh R - 8 bits, kênh G - 8 bits, kênh B - 8 bits.

Bits per pixel: số lượng bit trong một pixel. 8x3 = 24bpp.

Số kênh màu - Chanel

Trong không gian màu RGB, mỗi điểm ảnh trong ảnh màu là sự pha trộn của 3 kênh màu (R - G - B). Đối với ảnh xám, mỗi điểm ảnh chỉ có một kênh màu.

Trong lập trình xử lý ảnh, OpenCV đã định nghĩa một số MACRO để biễu điễn cho kênh màu và độ sâu màu:

OpenCV sử dụng hai cấu trúc cho việc lưu trữ hình ảnh: IplImageMat.

Đối với cấu trúc Mat:

bpc / chanels C1 (single channel) C2 (2 chanels) C3 (3 chanels) C4 (4 chanels) C(n) (1 - 512 chanels)
CV_8U (Unsigned 8bits uchar 0~255) CV_8UC1 CV_8UC2 CV_8UC3 CV_8UC4 CV_8UC(n)
CV_8S (Signed 8bits char -128~127) CV_8SC1 CV_8SC2 CV_8SC3 CV_8SC4 CV_8SC(n)
CV_16U (Unsigned 16bits ushort 0~65535) CV_16UC1 CV_16UC2 CV_16UC3 CV_16UC4 CV_16UC(n)
CV_16S (Signed 16bits short -32768~32767) CV_16SC1 CV_16SC2 CV_16SC3 CV_16SC4 CV_16SC(n)
CV_32S (Signed 32bits int -2147483648~2147483647) CV_32SC1 CV_32SC2 CV_32SC3 CV_32SC4 CV_32SC(n)
CV_32F (Float 32bits float -1.18*10-38~3.40*10-38) CV_32FC1 CV_32FC2 CV_32FC3 CV_32FC4 CV_32FC(n)
CV_64F (Double 64bits double) CV_64FC1 CV_64FC2 CV_64FC3 CV_64FC4 CV_64FC(n)

Đối với cấu trúc IplImage:

IPL_DEPTH_1U: Unsigned 1bit bool.

IPL_DEPTH_8U

IPL_DEPTH_8S

IPL_DEPTH_16U

IPL_DEPTH_16S

IPL_DEPTH_32S

IPL_DEPTH_32F

OpenCV lưu ma trận ảnh

Đối với ảnh xám

Mỗi phần tử là một điểm ảnh, với một kênh màu.

ss_4_matrix_grayscale

Cách truy cập:

IplImage:

IplImage * img = cvLoadImage([Đường dẫn đến file ảnh]);
int step = img->widthStep/sizeof(uchar);
uchar * data = (uchar *)img->imageData;
uchar value_gray = data[i * step + j];

Mat:

Mat img = imread([Đường dẫn đến file ảnh]);
uchar value_gray = img.at<uchar>(i, j);

Đối với ảnh màu

Mỗi phần tử là một điểm ảnh, với 3 kênh màu được sắp theo thứ tự B-G-R.

ss_5_matrix_color

IplImage:

IplImage * img = cvLoadImage([Đường dẫn đến file ảnh]); 
int step = img->widthStep/sizeof(uchar);
int chanels = img->nChanels;
uchar * data = (uchar *)img->imageData; 
uchar value_k = data[i * step + j * chanels + k];

Mat:

Mat img = imread([Đường dẫn đến file ảnh]); 
uchar value_k = img.at<cv::Vec3b>(i, j)[k];


Kí hiệu:

i: chỉ số dòng.

j: chỉ số cột.

k: 0: B, 1: G, 2: R

Lời kết

Hy vọng bài viết này sẽ giúp các bạn có hứng thú đi vào việc tìm hiểu sâu hơn Xử Lý Ảnh. Tiếp tục, bạn có thể tìm hiểu thông qua chuỗi bài viết về Xử Lý Ảnh của anh Trương Đạt.

THẢO LUẬN
ĐÓNG