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【OpenCV（C++）】访问图像中的像素

2020-01-25 15:41:54 阅读：415 来源： 互联网

标签：Mat inputImage int C++ 像素 OpenCV div outputImage

【OpenCV（C++）】访问图像中的像素

图像在内存之中的存储方式
颜色空间缩减
访问图像中像素的三种方法

1.用指针访问像素
2.用迭代器访问像素
3.用动态地址计算配合at访问像素

图像在内存之中的存储方式

图像矩阵大小取决于所用的颜色模型，即所用的通道数。对于多通道图像来说，矩阵的列会包含多个子列，其子列个数与通道数相等。例如，RGB颜色模型的矩阵如图：
在这里插入图片描述
在OpenCV中子列的通道顺序是反过来的——BGR。

颜色空间缩减

颜色空间缩减可以大大降低运算复杂度，其做法是：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。

简单的颜色空间缩减算法可由两步组成：

遍历图像矩阵的每一个像素
对应像素应用公式

访问图像中像素的三种方法

在OpenCV中，提供了三种访问每个像素的方法。

#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <iostream> 

using namespace std;
using namespace cv;

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
void ShowHelpText();

int main()
{
	//【1】创建原始图并显示
	Mat srcImage = imread("pig.jpg");
	imshow("原始图像", srcImage);

	//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图
	Mat dstImage;
	dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同 

	ShowHelpText();

	//【3】记录起始时间
	double time0 = static_cast<double>(getTickCount());

	//【4】调用颜色空间缩减函数
	colorReduce(srcImage, dstImage, 32);

	//【5】计算运行时间并输出
	time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
	cout << "\t此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl;  //输出运行时间

	//【6】显示效果图
	imshow("效果图", dstImage);
	waitKey(0);
}

1.用指针访问像素

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{
	//参数准备
	outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量
	int rowNumber = outputImage.rows;  //行数
	int colNumber = outputImage.cols * outputImage.channels();  //列数 x 通道数=每一行元素的个数

	//双重循环，遍历所有的像素值
	for (int i = 0; i < rowNumber; i++)  //行循环
	{
		uchar* data = outputImage.ptr<uchar>(i);  //获取第i行的首地址
		for (int j = 0; j < colNumber; j++)   //列循环
		{
			// ---------【开始处理每个像素】-------------     
			data[j] = data[j] / div * div + div / 2;
			// ----------【处理结束】---------------------
		}  //行处理结束
	}
}

2.用迭代器访问像素

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{
	//参数准备
	outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量
	//获取迭代器
	Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();  //初始位置的迭代器
	Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();  //终止位置的迭代器

	//存取彩色图像像素
	for (; it != itend; ++it)
	{
		// ------------------------【开始处理每个像素】--------------------
		(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
		(*it)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
		(*it)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
		// ------------------------【处理结束】----------------------------
	}
}

3.用动态地址计算配合at访问像素

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{
	//参数准备
	outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量
	int rowNumber = outputImage.rows;  //行数
	int colNumber = outputImage.cols;  //列数

	//存取彩色图像像素
	for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
	{
		for (int j = 0; j < colNumber; j++)
		{
			// ------------------------【开始处理每个像素】--------------------
			outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] / div * div + div / 2;  //蓝色通道
			outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] / div * div + div / 2;  //绿色通道
			outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] / div * div + div / 2;  //红是通道
			// -------------------------【处理结束】----------------------------
		}  // 行处理结束     
	}
}

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_43645790/article/details/104079756

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