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我对 openCV 很陌生，而且我边走边学。

我使用的是 openCV 4.3，但以下来自 2.4：

“如果您将 cvtColor 与 8 位图像一起使用，转换会丢失一些信息。对于许多应用程序，这不会很明显，但建议在需要全范围颜色或转换的应用程序中使用 32 位图像手术前的图像，然后转换回来。”

我正在使用 24 位 jpg 图像并在转换回 BGR 之前对 LAB 通道进行了一些小的颜色校正（类似于 2.4 注释中的警告）。

我加载图像：

    //Ask user for filename and load with IMREAD_COLOR
    string filename, finalFilename;
    cout << "Which would you like to load? " << "\n";
    cin >> filename;
    cout << "What would you like to call the final image? " << "\n";
    cin >> finalFilename;
    Mat img = imread(filename, IMREAD_COLOR);

    //Convert to CIEL*a*b* format and split for histogram
    Mat imgLab;
    cvtColor(img, imgLab, COLOR_BGR2Lab);


    //Checking type and depth of image to ensure CV_8U (Note: This may have to be converted as to not lose information)
    cout << "IMREAD_COLOR Loaded this image with a depth value of " << img.depth() << " and a type value of " << img.type() << "\n";
    cout << "cvtColor has changed this image to one with a type value of " << imgLab.type() << "\n\n";

然后在将通道分配给临时变量后，我稍后会对其进行操作：

    {
        for (int j = 0; j < img.cols; j++)
        {
            modA.at<uint8_t>(i, j) = (float)tempA.at<uint8_t>(i, j) + (0.7f * ((float)mask.at<uint8_t>(i, j))/255 * (128-((float)aBlur.at<uint8_t>(i, j))));
            modB.at<uint8_t>(i, j) = (float)tempB.at<uint8_t>(i, j) + (0.7f * ((float)mask.at<uint8_t>(i, j))/255 * (128-((float)bBlur.at<uint8_t>(i, j))));
        }
    }

掩码是一个 1 通道 8 位矩阵，包含 0-255 的值。aBlur 是应用了高斯模糊的 tempA（同样适用于 tempB/bBLur）。

出于某种原因，转换后，通道似乎仍然从 0-255 倾斜。（虽然我可能错了，但我注意到它们超过 127 并且从未低于大约 100，有点奇怪。

我做了一些测试，在转换为 LAB 之前和之后的类型保持不变(CV_8UC3)。由于 (float) 代码可能会丢失信息，因此会发出警告：

Severity    Code    Description Project File    Line    Suppression State
Warning C4244   '=': conversion from 'float' to '_Tp', possible loss of data OpenCvLearning

我的问题是：我是否在这个过程中丢失了信息？我注意到我的输出不像我试图重新实现的论文那样令人愉快。

这是原始的，我的小鬼，以及他们的结果：

颜色比应有的颜色更灰

更新

所以我更新了我的代码以使用浮点数，它现在有更多可能的数据点 (2^32)。然而，当轮询数据时，它仍然是 8bit (0-255)。

我正在尝试将 normalize min n max 与 8 位函数的旧最小值和最大值一起使用，并将 32 位缩放到 0-1。但是，我担心在不引入 8 位错误的情况下缩小到 8 位（如何在 32 位版本中没有 0 或 1 的矩阵中标准化 0-255？）

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