我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点进行运算，所以遍历图像就显得很重要，如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。下面介绍几种图像遍历的几种方式。

一、主函数

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);int main()
{Mat srcImage = imread("D:\\vvoo\\lena.jpg");imshow("原始图像", srcImage);Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同 //记录起始时间double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//调用颜色空间缩减函数colorReduce(srcImage, dstImage, 128);//计算运行时间并输出time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();cout << "此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl;  //输出运行时间//显示效果图imshow("效果图", dstImage);waitKey(0);return 0;
}

二、.at<Vec3b>(i, j)[k]访问像素

Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点，它是一个模板函数，可以取到任何类型的图像上的点。下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法。

在实际应用中，我们很多时候需要对图像降色彩，因为256*256*256实在太多了，在图像颜色聚类或彩色直方图时，我们需要用一些代表性的颜色代替丰富的色彩空间，我们的思路是将每个通道的256种颜色用64种代替，即将原来256种颜色划分64个颜色段，每个颜色段取中间的颜色值作为代表色。

通过上面的例子我们可以看出，at方法取图像中的点的用法：

outputImage.at<uchar>(i,j)：取出灰度图像中i行j列的点。

outputImage.at<Vec3b>(i,j)[k]：取出彩色图像中i行j列第k通道的颜色点。其中uchar,Vec3b都是图像像素值的类型，不要对Vec3b这种类型感觉害怕，其实在core里它是通过typedef Vec<T,N>来定义的，N代表元素的个数，T代表类型。

更简单一些的方法：OpenCV定义了一个Mat的模板子类为Mat_，它重载了operator()让我们可以更方便的取图像上的点。

Mat_<uchar> im=outputImage;

im(i,j)=im(i,j)/div*div+div/2;

void colorReduce(Mat&inputImage, Mat&outputImage, int div)
{outputImage = inputImage.clone();int rows = outputImage.rows;int cols = outputImage.cols;for (int i = 0; i < rows; i++){for (int j = 0; j < cols; j++){outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] / div*div + div / 2;outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] / div*div + div / 2;outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] / div*div + div / 2;}}}

结果：

二、指针法

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{outputImage = inputImage.clone();int rows = outputImage.rows;int cols = outputImage.cols*outputImage.channels();for (int i = 0; i < rows; i++){/*uchar* data = inputImage.ptr<uchar>(i);*/uchar* dataout = outputImage.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < cols; j++){dataout[j] = dataout[j] / div*div + div / 2;}}}

从上面的例子看出，取出图像第i行的数据指针：outputImage.ptr<uchar>(i);
值得说明的是：程序中将三通道的数据转换为1通道，在建立在每一行数据元素之间在内存里是连续存储的，每个像素三通道像素按顺序存储。也就是一幅图像数据最开始的三个值，是最左上角的那像素的三个通道的值。

三、迭代器法

下面的方法可以让我们来为图像中的像素声明一个迭代器：

MatIterator_<Vec3b> it;

Mat_<Vec3b>::iterator it;

如果迭代器指向一个const图像，则可以用下面的声明：

MatConstIterator<Vec3b> it; 或者

Mat_<Vec3b>::const_iterator it;

下面我们用迭代器来简化上面的colorReduce程序：

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{outputImage = inputImage.clone();//模板必须指明数据类型  Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();//也可以通过指明cimage类型的方法不写begin和end的类型  /*Mat_<Vec3b> cimage = outputImage;Mat_<Vec3b>::iterator itout =outputImage.begin<Vec3b>();Mat_<Vec3b>::iterator itoutend = cimage.end();*/for (; it != itend; it++/*, it++*/){(*it)[0] = (*it)[0] / div*div + div / 2;(*it)[1] = (*it)[1] / div*div + div / 2;(*it)[2] = (*it)[2] / div*div + div / 2;}
}

结果：

参考资料：

图像遍历的几种方法

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