OpenCV精进之路（零）：core组件——Mat和IplImage访问像素的方法总结

在opencv的编程中，遍历访问图像元素是经常遇到的操作，掌握其方法非常重要，无论是Mat类的像素访问，还是IplImage结构体的访问的方法，都必须扎实掌握，毕竟，图像处理本质上就是对像素的各种操作，访问元素就是各种图像处理算法的第一步。

首先先看看图像的是怎么存储的。

单通道图像

多通道图像

Mat访问图像元素方法汇总

1.用指针访问元素

在大多数图像处理任务中，执行计算时你都需要对图像的所有像素进行扫描。当需要访问的像素数量非常庞大，你必须采用高效的方式来执行这个任务来提高效率。如果你需要高效扫描大图片的数据，那么请使用指针方式。

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char** argv)
{Mat img = imread("lena.jpg", 1); if (img.empty()){cout << "fail to read image" << endl;return -1;}Mat img1 = img.clone();int div = 64;/* 方法1：用指针访问 *///多通道访问法1int rows = img1.rows;int cols = img1.cols; for (int i = 0; i < rows; i++){//uchar* p = img1.ptr<uchar>(i);  //获取第i行的首地址for (int j = 0; j < cols; j++){//在这里操作具体元素uchar *p = img1.ptr<uchar>(i, j);p[0] = p[0] / div*div + div / 2;p[1] = p[1] / div*div + div / 2;p[2] = p[2] / div*div + div / 2;}}imshow("lean", img1);//多通道访问法2Mat img3 = img.clone();int channels = img3.channels(); //获取通道数int rows3 = img3.rows;int cols3 = img3.cols* channels; //注意，是列数*通道数for (int i = 0; i < rows3; i++){uchar* p = img3.ptr<uchar>(i);  //获取第i行的首地址for (int j = 0; j < cols3; j++){//在这里操作具体元素p[j] = p[j] / div*div + div / 2;p[j+1] = p[j+1] / div*div + div / 2;p[j+2] = p[j+2] / div*div + div / 2;}}imshow("lean3", img3);//单通道图像Mat img2 = img.clone();cvtColor(img2, img2, COLOR_BGR2GRAY);for (int i = 0; i < img2.rows; i++){uchar* p = img2.ptr<uchar>(i);  //获取第i行的首地址for (int j = 0; j < img2.cols; j++){//在这里操作具体元素p[j] = p[j] / div*div + div / 2;}}imshow("lean2", img2);waitKey(0);return 0;
}

2.用迭代器访问元素

在面向对象编程时，我们通常用迭代器对数据集合进行循环遍历。标准模板库（STL）对每个集合类都定义了对应的迭代器类， OpenCV也提供了cv::Mat的迭代器类，并且与C++ STL中的标准迭代器兼容。

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char** argv)
{Mat img = imread("lena.jpg",1); //载入灰度图Mat img1 = img.clone();int div = 64;/* 方法2：用迭代器访问 *//******************多通道的可以这么写***************/Mat_<Vec3b>::iterator it = img1.begin<Vec3b>();  //获取起始迭代器Mat_<Vec3b>::iterator it_end = img1.end<Vec3b>();  //获取结束迭代器for (; it != it_end; it++){//在这里分别访问每个通道的元素(*it)[0] = (*it)[0] / div*div + div / 2;(*it)[1] = (*it)[1] / div*div + div / 2;(*it)[1] = (*it)[1] / div*div + div / 2;}imshow("lean", img1);/******************单通道的可以这么写***************/Mat img2;cvtColor(img, img2, COLOR_RGB2GRAY); //转化为单通道灰度图Mat_<uchar>::iterator it2 = img2.begin<uchar>();  //获取起始迭代器Mat_<uchar>::iterator it_end2 = img2.end<uchar>();  //获取结束迭代器for (; it2 != it_end2; it2++){//在这里分别访问每个通道的元素*it2 = *it2 / div*div + div / 2;}imshow("lena2", img2);waitKey(0);return 0;
}
}

若要从图像的第二行开始，程序该怎么修改？我们可以用

image.begin<cv::Vec3b>()+image.cols

初始化cv::Mat迭代器。获得集合结束位置的方法也类似，只是改用end方法。但是，用end方法得到的迭代器已经超出了集合范围，因此必须在结束位置停止迭代过程。结束的迭代器也能使用数学计算，例如，如果你想在最后一行前就结束迭代，可使用

image.end<cv::Vec3b>()-image.cols

3.动态地址+at()访问元素

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char** argv)
{Mat img = imread("lena.jpg",1); Mat img1 = img.clone();int div = 64;/* 方法3：用at访问 *//****************访问多通道元素*********************/int rows = img1.rows;int cols = img1.cols;for (int i = 0; i < rows; i++){for (int j = 0; j < cols; j++){//在这里访问每个通道的元素,注意，成员函数at(int y,int x)的参数img1.at<Vec3b>(i,j)[0] = img1.at<Vec3b>(i, j)[0] / div*div + div / 2;img1.at<Vec3b>(i, j)[1] = img1.at<Vec3b>(i, j)[1] / div*div + div / 2;img1.at<Vec3b>(i, j)[2] = img1.at<Vec3b>(i, j)[2] / div*div + div / 2;}}imshow("lena", img1);/****************访问单通道元素*********************/Mat img2;cvtColor(img, img2, COLOR_RGB2GRAY);for (int i = 0; i < rows; i++){for (int j = 0; j < cols; j++){//在这里访问每个通道的元素,注意，成员函数at(int y,int x)的参数img2.at<uchar>(i, j) = img2.at<uchar>(i, j) / div*div + div / 2;}}imshow("lena2", img2);waitKey(0);return 0;
}

IplImage访问元素方法汇总

1.使用cvGet2D()函数访问

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char** argv)
{/*访问单通道元素*/IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_8U, 1); //单通道图像CvScalar s;double tmp;for (int i = 0; i < img->height; i++){for (int j = 0; j < img->width; j++){//可以在这里访问元素tmp = cvGet2D(img, i, j).val[0];cvSet2D(img, i, j, 255);  //第三个参数是要设置的值}}cvShowImage("img", img);/*访问多通道元素*/IplImage* img2 = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_32F, 3);double tmpb, tmpg, tmpr;for (int i = 0; i < img->height; i++){for (int j = 0; j < img->width; j++){tmpb = cvGet2D(img, i, j).val[0];tmpg = cvGet2D(img, i, j).val[1];tmpr = cvGet2D(img, i, j).val[2];cvSet2D(img2, i, j, CvScalar(255,255,255));  //第三个参数是要设置的值,三个通道一起设置}}cvShowImage("img2", img2);waitKey(0);return 0;
}

2.指针方式直接访问

追求高效率地访问元素请使用该方法。

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char** argv)
{/*访问多通道元素*/IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_8U, 3);uchar* data = (uchar *)img->imageData;int step = img->widthStep / sizeof(uchar);int channels = img->nChannels;uchar b, g, r;for (int i = 0; i < img->height; i++){for (int j = 0; j < img->width; j++){//获得元素的值b = data[i*step + j*channels + 0];g = data[i*step + j*channels + 1];r = data[i*step + j*channels + 2];//修改元素的值data[i*step + j*channels + 0] = 255;}}cvShowImage("img", img);/*访问单通道元素*/IplImage* img2 = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_8U, 1);uchar* data2 = (uchar *)img2->imageData;int step2 = img2->widthStep / sizeof(uchar);uchar v;for (int i = 0; i < img2->height; i++){for (int j = 0; j < img2->width; j++){//获得元素的值v = data2[i*step2 + j];//修改元素的值data2[i*step2 + j] = 255;}}cvShowImage("img2", img2);waitKey(0);return 0;
}