OpenCV实践之路——像素初探

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安装ImageWatch之后，对于图片每一个点的像素值一目了然。由于之前对于像素点的操作老是出现各种问题，比如上次想要实现矩形图片的对角线切割就是一直没能成功。今天借助IamgeWatch正好探究下Mat数据结构中像素到底是怎么访问的。

我用了一种比较直观的方式来访问像素。即利用at函数：

 cout    << " image.at<Vec3b>(Point(3,2)) = " << image.at<Vec3b>(Point(3, 2)) << endl<< " image.at<Vec3b>(Point(2,3)) = " << image.at<Vec3b>(Point(2, 3)) << endl<< " image.at<Vec3b>(3,2) = " << image.at<Vec3b>(3, 2) << endl<< " image.at<Vec3b>(2,3) = " << image.at<Vec3b>(2, 3) << endl<< " image.at<Vec3b>(2,3)[0] = " << image.at<Vec3b>(2, 3)[0] << endl<< " image.at<Vec3b>(2,3)[1] = " << image.at<Vec3b>(2, 3)[1] << endl<< " image.at<Vec3b>(2,3)[2] = " << image.at<Vec3b>(2, 3)[2] << endl

分别提取（2,3）、(3,2)和Point（2,3）、Point（3,2）的像素值。同时分别提取了三通道的BGR值。

结果如下：

可以看到Point（3,2）和（2,3）的像素值相同，Point(2,3)和（3,2）的值相同。从右边的ImageWatch可以看出Point(2,3)才是符合我们常规思维的坐标点。（其实点是（0,0））。

所以image.at<Vec3b>(Point(x,y)) = image.at<Vec3b>(y,x) 。

继续往下看：

等等！BGR三通道分别是1，A，k是什么鬼？说好的[ 49,65,107]呢？搜索下Opencv的官方教程文档，发现下面这句话：

发现Vec3b原来是uchar类型数据，上网找了个ASCII码对照表一对比，果然【1，A，k】就对应着【49,65,107】。

但是如果像素值大于127的话，这种方式就不能输出像素值了，考虑到这只喵星人身上白色部分的像素值大于127，于是提取（400,300）点的像素值，果然什么也没有显示出来。

把他们转换成int型呢

     << " (int) image.at<Vec3b>(2,3)[0] = " << (int)image.at<Vec3b>(2, 3)[0] << endl<< " (int) image.at<Vec3b>(2,3)[1] = " << (int)image.at<Vec3b>(2, 3)[1] << endl<< " (int) image.at<Vec3b>(2,3)[2] = " << (int)image.at<Vec3b>(2, 3)[2] << endl

结果就真的可以了：

经过这一番探索，终于对像素的操作有了更深入的理解。上次没有完成的矩形对角线分割现在顿时觉得有了清晰的思路，那就是下一篇文章的内容了。

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