读写图像

imread 可以指定加载为灰度或者RGB图像
Imwrite 保存图像文件，类型由扩展名决定

读写像素

读一个GRAY像素点的像素值（CV_8UC1）
Scalar intensity = img.at(y, x);
或者 Scalar intensity = img.at(Point(x, y));
读一个RGB像素点的像素值
Vec3f intensity = img.at(y, x); float blue = intensity.val[0]; float green = intensity.val[1]; float red = intensity.val[2];

修改像素值

灰度图像
img.at(y, x) = 128;
RGB三通道图像
img.at< Vec3b>(y,x)[0]=128; // blue
img.at< Vec3b>(y,x)[1]=128; // green
img.at< Vec3b>(y,x)[2]=128; // red
空白图像赋值
img = Scalar(0);
ROI选择
Rect r(10, 10, 100, 100);
Mat smallImg = img®;
Vec3b与Vec3F
Vec3b对应三通道的顺序是blue、green、red的uchar类型数据。
Vec3f对应三通道的float类型数据
把CV_8UC1转换到CV32F1实现如下：src.convertTo(dst, CV_32F);

上述代码案例

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char** argv){Mat src=imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/dog2.jpg");if(!src.data){cout<<"Could not load Image ..."<<endl;return -1;}imshow("input",src);Mat gray_src;cvtColor(src,gray_src,CV_RGB2GRAY);//转化成灰度图像imshow("gary_src",gray_src);//单通道图像处理int height=gray_src.rows;int width=gray_src.cols;for (int row = 0; row < height; row++){for (int col = 0; col < width; col++){int gary=gray_src.at<uchar>(row,col);//读取图像中 row,col 位置的像素(颜色数据由单通道组成)，所以<>中用uchar，只返回的是一个uchar值gray_src.at<uchar>(row,col)=255-gary;//颜色值取反,255-原来的值。即:越黑的地方越白;越白的地方越黑}}imshow("gary_src_changed",gray_src);//多通道图像处理Mat dst;dst.create(src.size(),src.type());height=src.rows;width=src.cols;int nc=src.channels();//获取图像的通道数for (int row = 0; row < height; row++){for (int col = 0; col < width; col++){if(nc==1){//单通道图像int gary=gray_src.at<uchar>(row,col);gray_src.at<uchar>(row,col)=255-gary;}else if(nc==3){//颜色值取反，若分别将 b g r 通道颜色设为0，图片整体颜色为 偏黄、偏绯红、偏青色int b = src.at<Vec3b>(row,col)[0];int g = src.at<Vec3b>(row,col)[1];int r = src.at<Vec3b>(row,col)[2];dst.at<Vec3b>(row,col)[0] = 255 - b;dst.at<Vec3b>(row,col)[1] = 255 - g;dst.at<Vec3b>(row,col)[2] = 255 - r;}}}imshow("src_changed",dst);Mat dst2;bitwise_not(src, dst2);//bitwise_not()颜色值取反，同上面算法一致，这个是通过位操作 与或非 实现的imshow("src_changed2",dst2);//其他操作（处理灰度图像的其他方式）Mat dst3,dst4,dst5;dst3.create(src.size(),src.type());//初始化图像cvtColor(src,dst4,CV_RGB2GRAY);//将其变为单通道图像,否则图像宽度只有原图像的3分之一，也可以写成下面这种方式dst5.create(src.size(),CV_8UC1);//或者直接定义成：Mat dst5(src.size(),CV_8UC1);height=src.rows;width=src.cols;nc=src.channels();for (int row = 0; row < height; row++){for (int col = 0; col < width; col++){if(nc==1){int gary=gray_src.at<uchar>(row,col);gray_src.at<uchar>(row,col)=255-gary;}else if(nc==3){//颜色值取反，若分别将 b g r 通道颜色设为0，图片整体颜色为 偏黄、偏绯红、偏青色int b = src.at<Vec3b>(row,col)[0];int g = src.at<Vec3b>(row,col)[1];int r = src.at<Vec3b>(row,col)[2];dst3.at<Vec3b>(row,col)[0] = b;dst3.at<Vec3b>(row,col)[1] = 0;//将 g 的值全部变为0dst3.at<Vec3b>(row,col)[2] = r;dst4.at<uchar>(row,col) = max(r, max(b, g));//随意设置的灰度图，取max图像会比取min亮dst5.at<uchar>(row,col) = min(r, min(b, g));}}}imshow("change b=0",dst3);imshow("gray_src->max(b,g,r)",dst4);imshow("gray_src->min(b,g,r)",dst5);waitKey(0);return 0;
}

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