图像容器Mat

Mat和Matlab里的数组格式有点像，但一般是二维向量，如果是灰度图，一般存放<uchar>类型；如果是RGB彩色图，存放<Vec3b>类型。

单通道灰度图数据存放格式：

多通道的图像中，每列并列存放通道数量的子列，如RGB三通道彩色图：

有一点需要注意：图像的通道顺序是：BGR。通常情况内存足够大的话图像的每一行是连续存放的，也就是在内存上图像的所有数据存放成一行，这中情况在访问时可以提供很大方便。

好了，下面总结一下常见的访问图像像素的三种方法：使用at动态地址计算方式，使用iterator迭代器方式，使用ptr指针。先附代码：

#include <iostream>
#include<core/core.hpp>
#include<highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
void colorReduceAt(Mat& srcImage, Mat& dstImageAt, int div);
void colorReduceIterator(Mat& srcImage, Mat& dstImageIterator, int div);
void colorReducePtr(Mat& srcImage, Mat& dstImagePtr, int div);
int main()
{    Mat image=imread("e:\\kobe.jpg"); Mat mv[3];split(image,mv); if(!image.data)  {  cout<<"you idiot！where did you hide kobe！"<<endl;     system("pause");  return -1;  }    //声明处理后图像变量Mat dstImageAt, dstImageIterator, dstImagePtr;dstImageAt = image.clone();dstImageIterator = image.clone();dstImagePtr = image.clone();int div = 4;
//声明时间变量double timeAt, timeIterator, timePtr;timeAt = static_cast<double>(getTickCount());colorReduceAt(image, dstImageAt, div);timeAt = ((double)getTickCount() - timeAt) / getTickFrequency();namedWindow("dstImageAt",CV_WINDOW_NORMAL);imshow("dstImageAt",dstImageAt);cout << "使用at()动态地址计算耗时：" << timeAt << endl << endl;timeIterator = static_cast<double>(getTickCount());colorReduceIterator(image, dstImageIterator, div);timeIterator = ((double)getTickCount() - timeIterator) / getTickFrequency();namedWindow("dstImageIterator",CV_WINDOW_NORMAL);imshow("dstImageIterator",dstImageIterator);cout << "使用iterator迭代器耗时：" << timeIterator << endl << endl;timePtr = static_cast<double>(getTickCount());colorReducePtr(image, dstImagePtr, div);timePtr = ((double)getTickCount() - timePtr) / getTickFrequency();namedWindow("dstImagePtr",CV_WINDOW_NORMAL);imshow("dstImagePtr",dstImagePtr);cout << "使用ptr指针耗时：" << timePtr << endl;
//等待按键waitKey();  return 0;
}  //使用at动态地址计算方式
void colorReduceAt(Mat& srcImage, Mat& dstImageAt, int div)
{int rowNumber = dstImageAt.rows;      //获取图像行数int colNumber = dstImageAt.cols;      //获取图像列数//对每个像素进行处理for(int i = 0; i < rowNumber; i++){for(int j = 0; j < colNumber; j++){dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[0] = dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div;    //B通道dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[1] = dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[1]/div*div;    //G通道dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[2] = dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[2]/div*div;    //R通道}}}//使用iterator迭代器方式
void colorReduceIterator(Mat& srcImage, Mat& dstImageIterator, int div)
{MatIterator_<Vec3b> imageIt = dstImageIterator.begin<Vec3b>();      //获取迭代器初始位置MatIterator_<Vec3b> imageEnd = dstImageIterator.end<Vec3b>();       //获取迭代器结束位置//对每个像素进行处理for(;imageIt != imageEnd; imageIt++){(*imageIt)[0] = (*imageIt)[0]/div*div;      //B通道(*imageIt)[1] = (*imageIt)[1]/div*div;      //G通道(*imageIt)[2] = (*imageIt)[2]/div*div;      //R通道}
}//使用ptr指针
void colorReducePtr(Mat& srcImage, Mat& dstImagePtr, int div)
{int rowNumber = dstImagePtr.rows;                           //获取图像矩阵行数int colNumber = dstImagePtr.cols*dstImagePtr.channels();    //三通道图像矩阵列树=图像列数x通道数for(int i = 0; i < rowNumber; i++){uchar* pixelPtr = dstImagePtr.ptr<uchar>(i);            //获取矩阵每行首地址指针for(int j = 0; j < colNumber; j++)pixelPtr[j] = pixelPtr[j] / div * div;}
}

运行结果如下：

并且发现，使用ptr方式访问像素用时最少。

参考：

https://yq.aliyun.com/articles/9300

http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/04/06/3002962.html

http://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/53071133

后来新发现一篇比较全的博文介绍：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019

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