OpenCV， colorreduction method
目标：
這次學習的目标是回答以下的幾個問題：
1 圖檔像素是怎樣被掃描的?
2OpenCV 矩陣值怎樣被存儲？
3怎樣衡量算法的性能？
4什麼是查找表和為什麼要用他們？
看完這篇，希望可以解決上面的這些問題。
正文：
首先我們考慮一下簡單的色彩減少方法（color reduction method，翻譯的不好請指正），假設使用的是c或c++無符号的char（八位元組大小的空間），一個信道（channel）有256個不同的值（2^8=256），可是假設使用的是GRB方案，三個channel的話，顔色的數量就會變為256*256*256，大概是16個million這麼多，這麼多的顔色數量，對于計算機來說仍然是一個負擔，是以能夠想一些方法來減少這些色彩數量。
能夠使用簡單的方法來減少圖像色彩空間，比方，将0-9的數字都統一用0來取代，10-19的數字都統一用10取代。這樣的轉換方案能夠用以下的公式表示
通過上面的公式，把全部像素點的值更新一下。可是，上面的公式中有除法，這裡要表達一個是，計算量比較多的情況下，不用乘除，就不要用，最好把他們轉換為加減。我們知道，在轉換前像素點的值僅僅有256個，是以我們能夠用查找表的方式，我們事先把全部的計算結果都儲存在一個數組裡，每次要運作上面的公式計算的時候，結果直接從數組裡取出來就ok了。比方32相應30，表table[32]=30是早計算出來的，直接訪問table[32]就OK了。
圖檔矩陣怎樣在記憶體中存儲的：
灰階圖檔的矩陣存儲方式：
灰階圖檔的每個像素點，僅僅由一個值來表示，是以，就是一個普通的二維矩陣。
彩色圖檔的矩陣存儲方式：
彩色圖檔的存儲方式和灰階圖檔不一樣，這裡展示的是RGB格式的，能夠看到，每個像素，由三個值，代表藍色，綠色，紅色的三個數值表示，存儲方式不是三維的，而是二維，隻是列向量放大了三倍。從圖檔中能夠清楚的看到。
效率：
比較像素數量減少方式效率的代碼，在本文的最後面，代碼看上去非常多，事實上結構比較簡單，看一會兒就明确了。附上一張結果圖：
最快的OpenCV内的LUT函數。關于LUT，看這裡
能夠粗略的看一下代碼，代碼不難，非常easy懂：