OpenCV反色处理

**## OpenCV反色处理

环境 vs2019+OpenCV4.5.1**

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2\imgproc\types_c.h>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat src;//原图src = imread("d:\\images\\im.jpg", IMREAD_UNCHANGED);if (src.empty()){cout << "can not load image" << endl;return -1;}namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", src);//单通道图像反色处理（灰度图是单色图像）Mat gray_src;cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("output", gray_src);/** 使用 Mat 中的公有成员 cols 和 rows 可以获得图像的调度和宽度，使用属性channels 表示通道数，若为灰度图像，则值为 1，若为彩色图像，则值为 3。使用成员函数 at(int y,int x)可以用来访问图像的元素，使用时必须指定数据类型，如image.at<uchar>(j,i)，对于彩色图像，每个像素由红、绿、蓝三通道构成，因此返回的是一个向量，向量的每一元素为一个 unsigned char 变量，如image.at<cv::Vec3b>(j,i)[chnnel]=value;*/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 gray = gray_src.at<uchar>(row, col);gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;}}imshow("反色", gray_src);//三通道图像的反色Mat dst;dst.create(src.size(), src.type());height = src.rows;width = src.cols;//获得通道数int nc = src.channels();//b,g,r 三通道int b;int g;int r;/*for (int row = 0; row < height; row++){for (int col = 0; col < width; col++){b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];g= src.at<Vec3b>(row, col)[1];r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];//对每个通道都进行反转dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g;dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;}}*///api函数//bitwise_not(src, dst);//只保留红色通道的值/*for (int row = 0; row < height; row++){for (int col = 0; col < width; col++){b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];//这里是将b和g通道dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 0;dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 0;dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = r;}}imshow("三通道反色", dst);*/waitKey(0);return 0;
}

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