前言

数字图像处理c++ opencv（VS2019 opencv4.53）持续更新

一、访问图像像素

1.访问（j,i）处像素

以8位（0~255）灰度图像和BGR彩色图像为例，用at可以访问图像像素：

//灰度图像：
image.at<uchar>(j, i) //j为行数，i为列数
//BGR彩色图像
image.at<Vec3b>(j, i)[0] //B分量
image.at<Vec3b>(j, i)[1] //G分量
image.at<Vec3b>(j, i)[2] //R分量

2.例子：在图像中加入白色椒盐噪声

1.创建Salt头文件

#pragma once
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <random>  //随机数头文件using namespace cv;
using namespace std;void Salt(Mat image, int n); //n：加入噪声点数

2.创建Salt源文件

#include "Salt.h"void Salt(Mat image, int n)
{//随机数生成器default_random_engine generater;uniform_int_distribution<int>randomRow(0, image.rows - 1);uniform_int_distribution<int>randomCol(0, image.cols - 1);int i, j;for (int k = 0; k < n; k++){i = randomCol(generater);j = randomRow(generater);if (image.channels() == 1){image.at<uchar>(j, i) = 255;}else if (image.channels() == 3){image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 255;image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 255;image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 255;}}
}

3.示例

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include "Salt.h"using namespace cv;
using namespace std;int main()
{ Mat image1 = imread("lena.png");  //读取图像；if (image1.empty()){cout << "读取错误" << endl;return -1;}imshow("image1", image1);  //显示原图像；Salt(image1, 5000); //加入5000个噪声点imshow("image2", image1);  //显示噪声图像；waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束return 0;
}

二、遍历图像像素

1.指针扫描

以下面模板对图像进行扫描运算为例：

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{ Mat image1, output_image;   //定义输入图像和输出图像image1 = imread("lena.png");  //读取图像；if (image1.empty()){cout << "读取错误" << endl;return -1;}output_image = Mat(image1.size(), image1.type());  //定义输出图像大小output_image = image1.clone();   //克隆原图像素值int rows = image1.rows;    //原图行数int stepx = image1.channels();   //原图通道数int cols = (image1.cols) * image1.channels();  //矩阵总列数，在BGR彩色图像中，每个像素的BGR通道按顺序排列，因此总列数=像素宽度*通道数for (int row =1 ; row < (rows - 1); row++)   //对行遍历{const uchar* previous = image1.ptr<uchar>(row - 1);  //原图上一行指针const uchar* current = image1.ptr<uchar>(row);       //原图当前行指针const uchar* next = image1.ptr<uchar>(row + 1);      //原图下一行指针uchar* output = output_image.ptr<uchar>(row);        //输出图像当前行指针for (int col = stepx; col < (cols- stepx); col++)  //对列遍历{output[col] = saturate_cast<uchar>(5*current[col] - (previous[col]+ current[col- stepx]+ current[col + stepx]+ next[col]));//saturate_cast<uchar>(a)，当a在0—255时输出a，当a小于0输出0，当a大于255输出255，保证a的值在0~255之间}}imshow("image1", image1);imshow("output_image", output_image);waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束return 0;
}

结果：

2.opencv自带的卷积运算：filter2D

上面的方法可以简化为：

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{ Mat image1, output_image;   //定义输入图像和输出图像image1 = imread("lena.png");  //读取图像；if (image1.empty()){cout << "读取错误" << endl;return -1;}Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);  //创建滤波器filter2D(image1, output_image, image1.depth(), kernel);  //卷积imshow("image1", image1);imshow("output_image", output_image);waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束return 0;
}

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1.访问（j,i）处像素

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