openCV(C++)で10bitの画像を表示する

現在、openCVを用いて画像処理のプログラムを作っているものです。

現在8bitの画像をグレースケールで複数枚用意して、用意した画像それぞれの各画素値の総和を10bitのグレースケール画像で表示しようとしています。

（例えば画像を二枚用意してそれぞれの(0,0)の位置の画素値を

　　image1.at<unsigned char>(0, 0)=1;
image2.at<unsigned char>(0, 0)=2;

　　とすると、

output.at<unsigned char>(0, 0)=3;

　　として、このoutputを10bitで表示したい。）

convertToを用いてbit変更をし、imshowを用いて画像を表示しているのですが引数にbit数指定がなく困って言います。
ほかに画像を表示する関数があれば教えていただきたいです。

コードは、以下のような感じで設定してあります。

c++
1std::vector<Mat>images(EXPECTED_IMAGES);   
2
3			ostringstream os;
4			os << setfill('0') << setw(3) << t++;
5
6			for (int z = 0; z < EXPECTED_IMAGES; z++) {
7				Mat cv_mat_image = cam.GetNextImageOcvMat(); //画像のキャプチャ
8				images[z] = cv_mat_image.clone();            //深いコピー
9			}
10
11			Mat output = images[0].clone();  //格納する枠組み//
12			Mat totaloutput ;
13
14			output.convertTo(totaloutput, CV_16U);
15
16			int HIGH = images[0].rows;    //画像の高さ
17			int WIDTH = images[0].cols;   //画像の幅
18
19			cout << "HIGH:" << HIGH << endl;
20			cout << "WIDTH:" << WIDTH << endl;
21
22
23			/*画素値総和*/
24			for (int y = 0; y < HIGH; y++) {
25				for (int x = 0; x < WIDTH; x++) {
26
27					int pixel[EXPECTED_IMAGES] = { 0 };
28
29					for (int z = 0; z < EXPECTED_IMAGES; z++) {
30						pixel[z] = images[z].at<unsigned char>(y, x);
31					}
32
33					totaloutput.at<unsigned char>(y, x) = std::accumulate(pixel, pixel + EXPECTED_IMAGES, 0);
34
35				}
36			}
37
38
39			/*画素値総和用*/
40			cv::imshow("image" + os.str(), totaloutput);
41			imwrite("totalimage" + os.str() + ".png", totaloutput);

行動規範の内容に同意します

回答1件

totaloutput.at<unsigned char>(y, x) = ...

16bitなのに unsigned char でアクセスするのは間違ってますよね．

画素値総和を求む箇所が何だか冗長に見えます．
（途中で配列に各画像の画素値を入れるようなことに特段の必要性が無いのであれば）このくらいで良いのでは：

C++
1totaloutput = 0;  //全0
2
3for(int z = 0; z < EXPECTED_IMAGES; z++)
4{	cv::add( images[z], totaloutput, totaloutput, cv::noArray(), totaloutput.depth() );	}

imshow がbit深度毎にどういう表示を行うのかはリファレンスを見れば書いてあります．

If the image is 8-bit unsigned, it is displayed as is.
If the image is 16-bit unsigned or 32-bit integer, the pixels are divided by 256. That is, the value range [0,255*256] is mapped to [0,255].
If the image is 32-bit or 64-bit floating-point, the pixel values are multiplied by 255. That is, the value range [0,1] is mapped to [0,255].