一、读取图像与新建图像

1、读取图像

2、新建图像

二、显示图像

1、过程

2、代码

3、运行效果

三、操作图像像素

1、逐RGB涂色（单循环）（快）

1-1、过程

2-2、代码

2-3、运行结果

2、逐行涂色（双循环）（慢）

3、算法快慢比较

总代码

一、读取图像与新建图像

注：如果是添加新图（非读取），必须要新建图像，否则会报错（没有初值）。

总而言之，图像必须有初值，这个初值要么读取获得，要么新建获得。

1、读取图像

img = imread("Resource/test.jpg");

2、新建图像

dst = Mat::zeros(img.size(), img.type());

分别需要填入图片大小和图片类型。

二、显示图像

1、过程

1、打开图像；

2、新建窗口

3、在窗口中显示图像

2、代码

//显示图像
#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;int main()
{//1、打开图像Mat img = imread("Resource/test.png");//图像为空if (img.empty())cout << "can not find the image!\n";//设置窗口（可以不要）namedWindow("图像", WINDOW_AUTOSIZE);     //新建一个显示窗口，命名并指定窗口的类型（这里为固定）//                                         WINDOW_NORMAL       //可调控//2、在窗口中显示imshow("图像", img);waitKey(0);              //等待
}

3、运行效果

三、操作图像像素

三通道（RGB）：

1、逐RGB涂色（单循环）（快）

1-1、过程

指针指向首元素地址

//获取矩阵数据的起始地址
uchar* p = image.ptr<uchar>(0);

//图像的指针用法举例
cv::Mat image = cv::Mat(400, 600, CV_8UC1);    //定义了一个Mat变量image。
uchar * data00 = image.ptr<uchar>(0);          //data00是指向image第1行第1个元素的指针。
uchar * data10 = image.ptr<uchar>(1);          //data10是指向image第1行第1个元素的指针。
uchar * data01 = image.ptr<uchar>(0)[1];       //data01是指向image第1行第2个元素的指针。

一共运行length次，length是rgb总数

//总RGB个数int length = image.cols * image.rows * image.channels();//总RGB个数 = 行数*列数*通道数     （总像素=行数*列数    转化为RGB->乘RGB数量（即通道数）//三通道：RGB

2-2、代码

//逐RGB涂色（单循环）
void setAllWhite(Mat& image)
{int i;//总RGB个数int length = image.cols * image.rows * image.channels();//总RGB个数 = 行数 * 列数 * 通道数                   （总像素=行数*列数      转化为RGB->乘RGB数量（即通道数）//三通道：RGB//获取矩阵数据的起始地址uchar* p = image.ptr<uchar>(0);///逐rgb涂色for (i = 0; i < length; i++){//data[i] = 150;               (*p++) = 150;                //涂色(逐RGB)}
}

2-3、运行结果

2、逐行涂色（双循环）（慢）

（同上）指针指向首元素地址

//获取矩阵数据的起始地址
uchar* p = image.ptr<uchar>(0);

//图像的指针用法举例
cv::Mat image = cv::Mat(400, 600, CV_8UC1);    //定义了一个Mat变量image。
uchar * data00 = image.ptr<uchar>(0);          //data00是指向image第1行第1个元素的指针。
uchar * data10 = image.ptr<uchar>(1);          //data10是指向image第1行第1个元素的指针。
uchar * data01 = image.ptr<uchar>(0)[1];       //data01是指向image第1行第2个元素的指针。

逐行涂色image.rows，再在循环中逐rgb涂色image.cols * image.channels()。

//逐行涂色（双循环）
void setAllWhiteRows(Mat& image)
{int i, j;//获取矩阵数据的起始地址uchar* p = image.ptr<uchar>(0);for (i = 0; i < image.rows; i++)                                     //逐行{for (j = 0; j < image.cols * image.channels(); j++)      //逐rgb{(*p++) = 150;             //涂色(逐RGB)}}
}

3、算法快慢比较

运用时间获取函数colck()，开始时计时一次，结束时计时一次，差值即为算法运行时间。

clock()返回ms，需要获取s，所以除1000

//比较两种算法的运行速度
void compareTime(Mat& image)
{int count = 10;long begin, end;//统计单循环方式（逐像素）运行时间begin = clock();while (count-- > 0)setAllWhite(image);             //运行end = clock();printf("Single loop time is %f .\n", (double)(end - begin) / (double)CLOCKS_PER_SEC);//                                                                    clock()以ms计，需要除1000才能获取到s//统计双循环方式（逐行）运行时间count = 10;begin = clock();while (count-- > 0)setAllWhiteRows(image);       //运行end = clock();printf("Double loop time is %f \n", (double)(end - begin) / (double)CLOCKS_PER_SEC);
}

总代码

//图像逐像素的操作
//单循环：逐个对每个像素进行赋值
//双循环：逐行对每个像素进行赋值
#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;//逐RGB涂色（单循环）
void setAllWhite(Mat& image)
{int i;//总RGB个数int length = image.cols * image.rows * image.channels();//总RGB个数 = 行数 * 列数 * 通道数                   （总像素=行数*列数      转化为RGB->乘RGB数量（即通道数）//三通道：RGB//获取矩阵数据的起始地址uchar* p = image.ptr<uchar>(0);///逐rgb涂色for (i = 0; i < length; i++){//data[i] = 150;               (*p++) = 150;                //涂色(逐RGB)}
}//逐行涂色（双循环）
void setAllWhiteRows(Mat& image)
{int i, j;//获取矩阵数据的起始地址uchar* p = image.ptr<uchar>(0);for (i = 0; i < image.rows; i++)                                     //逐行{for (j = 0; j < image.cols * image.channels(); j++)      //逐rgb{(*p++) = 150;             //涂色(逐RGB)}}
}//比较两种算法的运行速度
void compareTime(Mat& image)
{int count = 10;long begin, end;//统计单循环方式（逐像素）运行时间begin = clock();while (count-- > 0)setAllWhite(image);             //运行end = clock();printf("Single loop time is %f .\n", (double)(end - begin) / (double)CLOCKS_PER_SEC);//                                                                    clock()以ms计，需要除1000才能获取到s//统计双循环方式（逐行）运行时间count = 10;begin = clock();while (count-- > 0)setAllWhiteRows(image);       //运行end = clock();printf("Double loop time is %f \n", (double)(end - begin) / (double)CLOCKS_PER_SEC);
}//输出RGB
void Print(Mat& image)
{int i, length;const uchar* p = image.ptr<uchar>(0);     //指向首个指针length = image.rows;                                   //*image.cols       这里只输出一行cout << "\nPrint one row pixels：\n";for (i = 0; i < length; i++){printf("%2d", *p++);}cout << endl;
}int main()
{Mat img = imread("Resource/test.png");          //打开图片if (img.empty()){printf("could not load the image..");return -1;}//显示图像namedWindow("初始图像", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("初始图像", img);Print(img);                                 //输出RGB//涂色与算法比较compareTime(img);                       //比较两种算法运行时间//setAllWhite(img);                         //逐RGB涂色//setAllWhiteRows(img);                 //逐行涂色//显示图像namedWindow("涂色图像", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("涂色图像", img);Print(img);                                        //输出RGBwaitKey(0);                                      //等待
}

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1、读取图像

2、新建图像

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3、运行效果

三、操作图像像素

1、逐RGB涂色（单循环）（快）

1-1、过程

2-2、代码

2-3、运行结果

2、逐行涂色（双循环）（慢）

3、算法快慢比较

总代码

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