OpenCV学习笔记（二）：3种常用访问图像中像素的方式

#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{//【1】创建原始图并显示Mat srcImage = imread("F:/C++/2. OPENCV 3.1.0/TEST/11.jpg");imshow("原始图像",srcImage);//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.rows,srcImage.cols,srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同//【3】记录起始时间double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//【4】调用颜色空间缩减函数colorReduce(srcImage,dstImage,32);//【5】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//【6】显示效果图imshow("效果图",dstImage);waitKey(0);
}

一、指针访问，C操作符方式：

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{//参数准备outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量int rowNumber = outputImage.rows;  //行数int colNumber = outputImage.cols*outputImage.channels();  //列数 x 通道数=每一行元素的个数//双重循环，遍历所有的像素值for (int i = 0; i < rowNumber; i++)  //行循环{uchar *data = outputImage.ptr<uchar>(i);  //获取第i行的首地址for (int j = 0; j < colNumber; j++) {// 处理每个像素每个元素data[j] = data[j] / div*div + div / 2;}  }
}

二、迭代器方式：

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{   //参数准备outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量//获取迭代器Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();     //初始位置的迭代器Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();      //终止位置的迭代器（超出末端迭代器）//存取彩色图像像素,对每个通道for(;it != itend;++it)  {  (*it)[0] = (*it)[0]/div*div + div/2;  //蓝色通道(*it)[1] = (*it)[1]/div*div + div/2;  //绿色通道(*it)[2] = (*it)[2]/div*div + div/2;  //红色通道}
}

三、动态地址计算方式：

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{//参数准备outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量int rowNumber = outputImage.rows;  //行数int colNumber = outputImage.cols;  //列数//存取彩色图像像素for(int i = 0;i < rowNumber;i++){for(int j = 0;j < colNumber;j++){outputImage.at<Vec3b>(i,j)[0] =  outputImage.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div + div/2;  //第i行j列元素的蓝色通道outputImage.at<Vec3b>(i,j)[1] =  outputImage.at<Vec3b>(i,j)[1]/div*div + div/2;  //绿色通道outputImage.at<Vec3b>(i,j)[2] =  outputImage.at<Vec3b>(i,j)[2]/div*div + div/2;  //红色通道}  }
}

// 动态地址，创建渐变色图Mat mat(480,640,CV_8UC4);for (int i = 0; i < mat.rows; ++i){for (int j = 0; j < mat.cols; ++j){Vec4b& rgba = mat.at<Vec4b>(i, j);rgba[0] = UCHAR_MAX;rgba[1] = saturate_cast<uchar>((float(mat.cols - j)) / ((float)mat.cols) *UCHAR_MAX);rgba[2] = saturate_cast<uchar>((float(mat.rows - i)) / ((float)mat.rows) *UCHAR_MAX);rgba[3] = saturate_cast<uchar>(0.5 * (rgba[1] + rgba[2]));}}imshow("PNG 图", mat);

OpenCV学习笔记（二）：3种常用访问图像中像素的方式相关推荐

OpenCV学习笔记（七）：访问图像中像素的三类方法
该文章参考毛星云著<OpenCV3编程入门>,电子工业出版社. 图像是以像素为单位储存的,访问图像中的每个像素是处理图像的基础,一般有三种访问图像像素的方法: 方法一:指针访问:C操作符[ ...
【opencv学习笔记】第五篇：访问图像中像素的三种方式、ROI区域图像叠加和图像混合
1. 访问图像中像素的三种方式任何图像处理算法,都是从操作每个像素开始的.在OpenCV中,提供了三种访问每个像素的方法. 方法1:指针访问:C操作符[] 方法2:迭代器iterator 方法3:动 ...
Opencv3编程入门学习笔记（三）之访问图像像素的三种方法
访问图像像素的三种方法:指针访问,迭代器访问,动态地址访问.访问最快的为指针访问,以下算法在几毫秒,但指针访问容易造成内存泄漏:其次为迭代器访问:最后为动态地址访问. 以下程序是根据<OpenC ...
OpenCV学习笔记（十五）：图像仿射变换：warpAffine(),getRotationMatrix2D()
OpenCV学习笔记(十五):图像仿射变换:warpAffine(),getRotationMatrix2D() 一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)接着再加上一个向量(平移)的形式. ...
OpenCV学习笔记（三）：多通道图像分离、混合算子：split(),merge()
OpenCV学习笔记(三):多通道图像分离.混合算子:split(),merge() #include <opencv2/opencv.hpp>#define BRG_BLUE_CHANN ...
opencv学习笔记二十九：SIFT特征点检测与匹配
SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points) ...
3.2.1 ai and machine learning for coders Laurence Moroney 学习笔记（三）chapter3-检测图像中的特征-3.2 建立CNN区分人和马
在本节中,我们将探索一个比Fashion MNIST分类器更复杂的场景.我们将扩展关于卷积和卷积神经网络的知识,尝试对特征位置不总是在同一位置的图像内容进行分类.为此,我创建了马或人类数据集. 代码示 ...
【转】DCMTK 开源库的学习笔记2：直接操作dcm文件中像素数据的尝试
转自:https://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/8785132 DCMTK官网给出了JPEG格式压缩的DCM文件解压缩的方法(http://supp ...
OpenCv学习笔记(二)--Mat矩阵(图像容器)的创建及CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解
(一)Mat矩阵(图像容器)创建时CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解 1--Mat不但是一个非常有用的图像容器类,同时也是一个通用的矩阵类 2--创建一个Mat对象的方法很多,我们现在先看一下M ...

OpenCV学习笔记（二）：3种常用访问图像中像素的方式

OpenCV学习笔记（二）：3种常用访问图像中像素的方式

OpenCV学习笔记（二）：3种常用访问图像中像素的方式相关推荐

最新文章

热门文章