彩色图像得到RGB三个灰度二维数组的两种方法效率比较
彩色图像得到RGB三个灰度二维数组的两种方法效率比较某些情况下，采集了一幅彩色图像，但是最终我们可能需要得到彩色图像中的RGB每个平面的灰度二维数组。这个在NI LabVIEW+VISION中，有多种方法可以实现这个转换，本论坛提供了两种方法，并对其效率进行了简单的验证：
左边的框图方法：获取彩色图像，然后使用ColorImagetoArray函数，将彩色图像转换为U32的数组。然后再使用IntegerToColorValue函数，将U32转换为含RGB三元素簇的二维数组，之后使用嵌套两个for循环，将二维数组簇中的RGB三元素分别提取出来组合成需要的R二维数组、G二维数组、G二维数组。图上读取了一幅2000万像素的彩色图像，用时980ms（运行多次，基本上是970-1000ms之间的范围，也可以对FOR循环配置一些并行执行，不过效率提高不明显）。
右边的框图的方法：获取彩色图像，然后使用ExtractColorPlanes函数提取R、G、B三个灰度平面，之后再使用ImagetoArray将RGB的灰度图像直接转换为RGB的二维数组，过程要简单许多。从执行的效率来看，耗时大概793ms（运行多次，基本上是在770-810ms之间）。可以看到，右边的框图不仅简单一些，而且执行效率要略高于左边的框图。
不过可以看到，无论哪种方法，效率都不高，都需要秒级的耗时了。
以下为相应的示例
LabVIEW2019+VISION2019或之后版本，回复可下载：
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