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  • Opencv中图像的遍历与像素操作

          Opencv中图像的遍历与像素操作

        OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat,Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵。矩阵的每一个元素代表一个像素,对于灰度图像,像素是由8位无符号数来表示(0代表黑,255代表白);对于彩色图像,每个像素是一个三元向量,即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝、绿、红)。 
    我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at(),其函数原型如下:

    template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1);
    //由于Mat可以存放任意数据类型的元素,所以该函数是用模板函数来实现的
    //它本身不会进行任何数据类型转换,在调用的过程中需要指明像素的数据类型
    //即要与矩阵中的数据类型相匹配。如:
    img.at<uchar>(i,j)=255
    img.at<cv::Vec3b>(i,j)[0]=255

    在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式,第一种自然是最平凡的数组遍历啦。为方便起见,以下所有的示例都是In-place变换操作。

    1、数组遍历

    在这里我们通过操作像素的办法来实现图像的镜像变换,即实现flip(img,img,1)的功能。代码如下:

    #include<iostream>
    #include<opencv2/core/core.hpp>
    #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    void Flip(Mat &img)
    {
        int rows=img.rows;
        int cols=img.cols;
        for(int i=0; i<rows; i++)
        {
            for(int j=0; j<cols/2; j++)
            {
                uchar t;
                if(img.channels()==1)
                {
                    t=img.at<uchar>(i,j);
                    img.at<uchar>(i,j)=img.at<uchar>(i,cols-1-i);
                    img.at<uchar>(i,cols-1-i)=t;
                }
                else if(img.channels()==3)
                {
                    for(int k=0; k<3; k++)
                    {
                        t=img.at<Vec3b>(i,j)[k];
                        img.at<Vec3b>(i,j)[k]=img.at<Vec3b>(i,cols-1-j)[k];
                        img.at<Vec3b>(i,cols-1-j)[k]=t;
                    }
                }
            }
        }
    }
    
    int main()
    {
        Mat img1=imread("test.jpg");  //将任意一张名为test.jpg的图片放置于工程文件夹test中
        imshow("First",img1);
        if(!img1.data)
        {
            cout<<"error! The image is not built!"<<endl;
            return -1;
        }
        Flip(img1);
        imshow("Second",img1);
        waitKey();
        return 0;
    }

    效果如下: 
    这里写图片描述

    2、指针遍历

    OpenCV中cv::Mat类提供了成员函数ptr得到图像任意行的首地址。ptr函数是一个模板函数,其原型为:

    template<typename _Tp> _Tp* Mat::ptr(int i=0)

    在这里我们通过操作像素的办法来实现图像的水平反转,即实现flip(img,img,0)的功能。代码如下:

    #include<iostream>
    #include<opencv2/core/core.hpp>
    #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    void Flip(Mat &img)
    {
        int rows=img.rows;
        int cols=img.cols*img.channels();
        for(int i=0; i<rows/2; i++)
        {
            uchar *p=img.ptr<uchar>(i);
            uchar *q=img.ptr<uchar>(rows-1-i);
            uchar t;
            for(int j=0; j<cols;j++)
            {
                t=*p;
                *p++=*q;
                *q++=t;
            }
        }
    }
    
    int main()
    {
        Mat img1=imread("test.jpg");  //将任意一张名为test.jpg的图片放置于工程文件夹test中
        imshow("First",img1);
        if(!img1.data)
        {
            cout<<"error! The image is not built!"<<endl;
            return -1;
        }
        Flip(img1);
        imshow("Second",img1);
        waitKey();
        return 0;
    }

    效果如下: 
    这里写图片描述

    指针遍历图像的过程中,我们可能会受以往遍历矩阵的影响,得到图像首行地址后,想直接通过一个循环去遍历rows*cols*img.channels()的内存,但是考虑到一些多媒体处理芯片在行的长度为是4或8的倍数时,对图像的处理会更加高效,所以OpenCV中对图像的每行会填补一些额外像素(不显示、不保存),将填补后的行的长度称为关键字,成员变量step代表以字节为单位的图像的有效宽度。因此,我们只有在图像的有效宽度等于图像的真实宽度,即没有填补时,进行一重循环遍历。我们可以通过cv::Mat的成员函数isContinuous来判断图像是否对行进行了填充,返回值为真,表示没有对行进行填充,反之填充。此外,我们可以通过cv::Mat的成员变量data得到图像的首地址,等效于上面程序中的一种写法如下:

    uchar *p=img.data;    //首行首地址
    *p += img.step;       //次行首地址
    ……

    3、迭代器遍历

    只要对对C++稍有了解,就知道迭代器是专门用于遍历数据集合的一种非常重要的特殊的类,用其遍历隐藏了在给定集合上元素迭代的具体实现方式。C++的STL为每个容器类型都提供了迭代器,OpenCV同样为cv::Mat提供了与STL迭代器兼容的迭代器。

    cv::Mat实例的迭代器可以通过创建一个cv::MatIterator_的实例来得到,由于这是一个模板类,所以在声明时需指定图像像素的数据类型。

    cv::MatIterator_<cv::Ver3b> it;

    另外可使用定义在Mat_内部的迭代器类型

    cv::Mat_<cv::Verc3b>::iterator it;

    在这里我们通过操作像素的办法来实现图像中心对称反转。代码如下:

    #include<iostream>
    #include<opencv2/core/core.hpp>
    #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    void Flip(Mat &img)
    {
        uchar t;
        if(img.channels()==1)
        {
            Mat_<uchar>::iterator it=img.begin<uchar>();
            Mat_<uchar>::iterator itend=img.end<uchar>();
            itend--;  //通过end成员函数得到的迭代器已超出集合,所以在这里自减
            for(;it<itend;it++,itend--)
            {
                t=*it;*it=*itend;*itend=t;
            }
        }
        else if(img.channels()==3)
        {
            Mat_<Vec3b>::iterator it=img.begin<Vec3b>();
            Mat_<Vec3b>::iterator itend=img.end<Vec3b>();
            itend--;
            for(;it<itend;it++,itend--)
                for(int k=0; k<3; k++)
                {
                    t=(*it)[k];(*it)[k]=(*itend)[k];(*itend)[k]=t;
                }
        }
    }
    
    int main()
    {
        Mat img1=imread("test.jpg");  //将任意一张名为test.jpg的图片放置于工程文件夹test中
        imshow("First",img1);
        if(!img1.data)
        {
            cout<<"error! The image is not built!"<<endl;
            return -1;
        }
        Flip(img1);
        imshow("Second",img1);
        waitKey();
        return 0;
    }

    效果如下: 
    这里写图片描述

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dzw2017/p/8414379.html
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