OpenCV(C++接口)学习笔记2-像素级的图像操作

1、通过成员函数at(int y, int x)访问

这种方法需要知道像素保存的格式。

(1) 这是为模板类型的函数,因为一个函数的返回类型只有在运行时才会知道。

(2)这个函数返回的是一个向量即Vector,故有下标的操作。

image.at<uchar>(j,i)= 255;

在单通道图像中,采用以上语句可以获取图像(i,j)处的灰度值(注:先行后列,一般用j表示行(rows),i表示列(cols))。如果是灰度图像的话,只需要更改一个数据就可以了。如果是rgb图像的话,就要用“[]”来获取改变那个channel的值:

image.at<cv::Vec3b>(j,i)[channel]= value; 

这里的<Vec3b>代表的意思是:a vector of three 8-bit value。也可以是Vec2b,Vec4b。


调用模板类型的at()函数有时是效率不高的,因为它的返回类型每次都要由传递的一个模板参数来确定。所以当矩阵的类型已知时,如一个 uchar Matrix,可以利用Mat_类。

cv::Mat_<uchar> im2= image; // im2 refers to image
im2(50,100)= 0; // access to row 50 and column 100

该函数不用于扫描图像,因为效率低,一般用于随机访问像素。

例:

//为图像添加椒盐噪声的函数
Mat AddSaltAndPepperNoise(int nCount)
{
	Mat tempImg=m_mSourseImg.clone();//copy the sorce image
	for (int k = 0;k < nCount;k++)
	{
		//add salt noise
		int i=rand()%tempImg.rows;
		int j=rand()%tempImg.cols;
		if (1 == tempImg.channels())
		{
			tempImg.at<uchar>(j,i)=255;
		}
		else if (3 == tempImg.channels())
		{
			tempImg.at<Vec3b>(j,i)[0]=255;
			tempImg.at<Vec3b>(j,i)[1]=255;
			tempImg.at<Vec3b>(j,i)[2]=255;
		}
		//add pepper noise
		i=rand()%tempImg.rows;
		j=rand()%tempImg.cols;
		if (1 == tempImg.channels())
		{
			tempImg.at<uchar>(j,i)=0;
		}
		else if (3 == tempImg.channels())
		{
			tempImg.at<Vec3b>(j,i)[0]=0;
			tempImg.at<Vec3b>(j,i)[1]=0;
			tempImg.at<Vec3b>(j,i)[2]=0;
		}
	}
	namedWindow("temp");
	imshow("temp",tempImg);
	waitKey(0);
	return tempImg;
}

2、采用指针访问

uchar* data= image.ptr<uchar>(j);

采用ptr的方法,这是用模板的方法来返回图像的每一行j的首地址。这个方法来得更快速,因为它采用了指针的方式来处理信息。它的主要做法是,每一行调用一次函数,然后每一行作一次数据处理。这样的话调用函数的次数就大大地减小了。所以我们可以采用两个循环来对图像中的每一个像素点进行访问:

<pre name="code" class="cpp">int nl= image.rows; // number of lines
int nc= image.cols * image.channels();
for (int j=0; j<nl; j++) 
{ 
	uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
	for (int i=0; i<nc; i++) {
	// process each pixel ---------------------
	…
	// end of pixel processing ----------------
	} // end of line 
}

基于读取存取效率的原因,在图像的每行末尾有可能添加额外的填充像素(padded pixels)。当图像末尾没有填充像素时,我们可以将图像假设为1X(W X H)的图像,将两个嵌套循环变成单循环。opencv中采用Mat ::isContinuous()函数来判断图像是否有填充像素,如果图像是连续(即无填充像素)则返回ture,否则返回false。在原来函数基础上添加:

if (image.isContinuous())
{
	nC*=nLine;
	nLine=1;
}


3、采用iterator的方法

采用cv::MatIterator来创建迭代器的对象:

cv::MatIterator_<cv::Vec3b> it;
或在模板类cv::Mat_ 定义下的iterator迭代器:

cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it;
iterator是一种特殊的类,它可以在一个数据结构中遍历,然后隐藏遍历的方法。比如说,一个复杂的数据结构可能并不是以线性排列的,它是随机存取的。那么iterator可以在这个数据结构里面以“某种方式”进行遍历。而作为使用者的我们来说,就不需要了解它具体的遍历方式。
例:

void colorReduce(cv::Mat &image, int div=64) {
// obtain iterator at initial position
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();
// obtain end position
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();
// loop over all pixels
for ( ; it!= itend; ++it) {
// process each pixel ---------------------
(*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;
(*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;
(*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;
// end of pixel processing ----------------
}
}


OpenCV(C++接口)学习笔记2-像素级的图像操作,布布扣,bubuko.com

OpenCV(C++接口)学习笔记2-像素级的图像操作

上一篇:Android单元测试之四:仪器化测试


下一篇:C# 读取 appconfig文件配置数据库连接字符串,和配置文件