访问Mat中每个像素的值

Color Reduce

还是使用经典的Reduce Color的例子，即对图像中的像素表达进行量化。如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色，通过Reduce Color将每个通道的像素减少8倍至256/8=32种，则图像只有32×32×32种颜色。假设量化减少的倍数是N，则代码实现时就是简单的value/N*N，通常我们会再加上N/2以得到相邻的N的倍数的中间值，最后图像被量化为(256/N)×(256/N)×(256/N)种颜色。

方法零：.ptr和[]操作符

Mat最直接的访问方法是通过.ptr<>函数得到一行的指针，并用[]操作符访问某一列的像素值。

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// using .ptr and []
void colorReduce0(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line
for (int j=0; j<nr; j++) {
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
data[i]= data[i]/div*div + div/2;
}
}
}

方法一：.ptr和指针操作

除了[]操作符，我们可以移动指针*++的组合方法访问某一行中所有像素的值。

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// using .ptr and * ++
void colorReduce1(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line
for (int j=0; j<nr; j++) {
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
*data++= *data/div*div + div/2;
} // end of row
}
}

方法二：.ptr、指针操作和取模运算

方法二和方法一的访问方式相同，不同的是color reduce用模运算代替整数除法

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// using .ptr and * ++ and modulo
void colorReduce2(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line
for (int j=0; j<nr; j++) {
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
int v= *data;
*data++= v - v%div + div/2;
} // end of row
}
}

方法三：.ptr、指针运算和位运算

由于进行量化的单元div通常是2的整次方，因此所有的乘法和除法都可以用位运算表示。

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// using .ptr and * ++ and bitwise
void colorReduce3(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// mask used to round the pixel value
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0
for (int j=0; j<nr; j++) {
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
*data++= *data&mask + div/2;
} // end of row
}
}

方法四：指针运算

方法四和方法三量化处理的方法相同，不同的是用指针运算代替*++操作。

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// direct pointer arithmetic
void colorReduce4(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
int step= image.step; // effective width
// mask used to round the pixel value
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0
// get the pointer to the image buffer
uchar *data= image.data;
for (int j=0; j<nr; j++) {
for (int i=0; i<nc; i++) {
*(data+i)= *data&mask + div/2;
} // end of row
data+= step; // next line
}
}

方法五：.ptr、++、位运算以及image.cols image.channels()

这种方法就是没有计算nc，基本是个充数的方法。

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// using .ptr and * ++ and bitwise with image.cols * image.channels()
void colorReduce5(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// mask used to round the pixel value
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0
for (int j=0; j<nr; j++) {
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<image.cols * image.channels(); i++) {
*data++= *data&mask + div/2;
} // end of row
}
}

方法六：连续图像

Mat提供了isContinuous()函数用来查看Mat在内存中是不是连续存储，如果是则图片被存储在一行中。

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// using .ptr and * ++ and bitwise (continuous)
void colorReduce6(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line
if (image.isContinuous()) {
// then no padded pixels
nc= nc*nr;
nr= 1; // it is now a 1D array
}
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// mask used to round the pixel value
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0
for (int j=0; j<nr; j++) {
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
*data++= *data&mask + div/2;
} // end of row
}
}

方法七：continuous+channels

与方法六基本相同，也是充数的。

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// using .ptr and * ++ and bitwise (continuous+channels)
void colorReduce7(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols ; // number of columns
if (image.isContinuous()) {
// then no padded pixels
nc= nc*nr;
nr= 1; // it is now a 1D array
}
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// mask used to round the pixel value
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0
for (int j=0; j<nr; j++) {
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
*data++= *data&mask + div/2;
*data++= *data&mask + div/2;
*data++= *data&mask + div/2;
} // end of row
}
}

方法八：Mat _iterator

真正有区别的方法来啦，用Mat提供的迭代器代替前面的[]操作符或指针，血统纯正的官方方法~

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// using Mat_ iterator
void colorReduce8(cv::Mat &image, int div=64) {
// get iterators
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();
for ( ; it!= itend; ++it) {
(*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;
(*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;
(*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;
}
}

方法九：Mat_ iterator 和位运算

把方法八中的乘除法换成位运算。

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// using Mat_ iterator and bitwise
void colorReduce9(cv::Mat &image, int div=64) {
// div must be a power of 2
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// mask used to round the pixel value
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0
// get iterators
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();
for ( ; it!= itend; ++it) {
(*it)[0]= (*it)[0]&mask + div/2;
(*it)[1]= (*it)[1]&mask + div/2;
(*it)[2]= (*it)[2]&mask + div/2;
}
}

方法十：MatIterator_

和方法八基本相同。

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// using MatIterator_
void colorReduce10(cv::Mat &image, int div=64) {
cv::Mat_<cv::Vec3b> cimage= image;
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it=cimage.begin();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend=cimage.end();
for ( ; it!= itend; it++) {
(*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;
(*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;
(*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;
}
}

方法十一：图像坐标

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// using (j,i)
void colorReduce11(cv::Mat &image, int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols; // number of columns
for (int j=0; j<nr; j++) {
for (int i=0; i<nc; i++) {
image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]/div*div + div/2;
image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]/div*div + div/2;
image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]/div*div + div/2;
} // end of row
}
}

方法十二：创建输出图像

之前的方法都是直接修改原图，方法十二新建了输出图像，主要用于后面的时间对比。

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// with input/ouput images
void colorReduce12(const cv::Mat &image, // input image
cv::Mat &result, // output image
int div=64) {
int nr= image.rows; // number of rows
int nc= image.cols ; // number of columns
// allocate output image if necessary
result.create(image.rows,image.cols,image.type());
// created images have no padded pixels
nc= nc*nr;
nr= 1; // it is now a 1D array
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// mask used to round the pixel value
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0
for (int j=0; j<nr; j++) {
uchar* data= result.ptr<uchar>(j);
const uchar* idata= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
*data++= (*idata++)&mask + div/2;
*data++= (*idata++)&mask + div/2;
*data++= (*idata++)&mask + div/2;
} // end of row
}
}

方法十三：重载操作符

Mat重载了+&等操作符，可以直接将两个Scalar(B,G,R)数据进行位运算和数学运算。

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// using overloaded operators
void colorReduce13(cv::Mat &image, int div=64) {
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// mask used to round the pixel value
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0
// perform color reduction
image=(image&cv::Scalar(mask,mask,mask))+cv::Scalar(div/2,div/2,div/2);
}

时间对比

通过迭代二十次取平均时间，得到每种方法是运算时间如下。

可以看到，指针*++访问和位运算是最快的方法；而不断的计算image.cols*image.channles()花费了大量重复的时间；另外迭代器访问虽然安全，但性能远低于指针运算；通过图像坐标(j,i)访问时最慢的，使用重载操作符直接运算效率最高。