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  • 掩膜操作手写+API(第二天)

     

    1.1首先是用到的理论知识

    上面是一个通用的公式,光知道上面写程序还是有点麻烦的,下面公式画的有点丑,可以表达我的观点。

     

     1.2用到的知识点:可以边看程序边看用到的知识点:

     CV_Assert(); //这是C++的一个限制函数,这个不用多说了。 

     dst.create();//创建一个图像,形式根据参数选定 

    Mat.ptr<uchar>(i,j)//代表第i行,第j个点的值(j的大小包含通道数),这是一个地址
    i = Mat.rols();
    j = Mat.cols()*Mat.channels();
    ucahr//代表这个容器存储的类型,和C++的Vector<int> test;一样的
    
    Mat.ptr<uchar>(i) //获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。这是一个指针
    const uchar* current= myImage.ptr<uchar>(row);//获得当前行指针
    p(row,col) =current[col]//获取当前像素点P(row, col)的像素值 这是一个值
    saturate_cast<uchar>(data)//像素范围处理 
    uchar//代表data的范围在-128-127 
    usigned int //代表data的范围在0-255 上面的取值和系统有关,就是一个表达意思,不必深究!
     >Max=Max;<Min=Min;

    代码如下:

     1 #include<iostream>
     2 #include <opencv2/opencv.hpp>
     3 #include <math.h>
     4 using namespace cv;
     5 
     6 void Mask(const Mat& src, Mat& dst);
     7 
     8 int main(int argc,char**argv)
     9 {
    10     const Mat input_image = imread("9.jpg");
    11     namedWindow("Sourse image");
    12     imshow("Sourse image", input_image);
    13     Mat output_image;
    14     Mask(input_image,output_image);
    15     namedWindow("Mask image");
    16     imshow("Mask image",output_image);
    17     waitKey(0);
    18     return 0;
    19 }
    20 
    21 void Mask(const Mat& src, Mat& dst) 
    22 {
    23     CV_Assert(src.depth() == CV_8U);//深度申明,只有unsigend char的可以传入
    24     dst.create(src.size(),src.type());//创建一个和src大小类型一样的空模板
    25     const int nChannels = src.channels();//取出通道数
    26     for (int i = 1; i < src.rows - 1; i++) 
    27     {
    28         const uchar *previous = src.ptr<uchar>(i - 1);
    29         const uchar *currents = src.ptr<uchar>(i);    //源操作图像
    30         const uchar *nexts    = src.ptr<uchar>(i + 1);
    31         uchar *output = dst.ptr<uchar>(i);//目标操作图像
    32         for (int j = nChannels; j < src.cols*nChannels - 1; j++) 
    33         {
    34             //------------掩膜计算的值进行限幅------------//
    35             *output++ = saturate_cast<uchar>(5 * currents[j] - currents[j - nChannels]
    36                                                - currents[j + nChannels] - previous[j] - nexts[j]);
    37         }
    38     }
    39 }

     

    注:第一行第一列,最后一行最后一列都没经过处理,可以取值0,也可以取值原来值

    2.1利用OPENCV自带的API函数进行掩膜操作:

     

    1 Mat kernel = (Mat_<double>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 0, 5, -1, 0, -1, 0);//定义一个矩阵,不懂得可以看Mat的七种操作,记得加红色括号!!
    2 filter2D(input_image, output_image, input_image.depth(), kernel);//掩膜操作函数

     测试代码如下:

     1 int main(int argc,char**argv)
     2 {
     3     const Mat input_image = imread("9.jpg");
     4     namedWindow("Sourse image");
     5     imshow("Sourse image", input_image);
     6     Mat output_image;
     7     //Mask(input_image,output_image);
     8     Mat kernel = (Mat_<double>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 0, 5, -1, 0, -1, 0);
     9     filter2D(input_image, output_image, input_image.depth(), kernel);
    10     namedWindow("Mask image");
    11     imshow("Mask image",output_image);
    12     waitKey(0);
    13     return 0;
    14 }

     运行图片:


     3.1内核函数的扩展:

    1 // 如果上述的核改变成
    2    Kernel = (Mat_<double>(3,3)<<1,1,1,1,1,1,1,1,1);
    3    Kernel/=1/9;//那么这就是平滑滤波函数,可以根据自己的情况对内核进行更改

     4.1效率测试:

    opencv自带的时间计时函数,我们可以利用这个函数进行手写和API进行效率对比:

    1 double Tick=static_cast<double(getTickCount());//static_cast<double>(j)这是C++自带的强制转换,相当于(double)(i),和saturate_cast<double>(i)不同(这是opencv语句)
    2 filter2D(input_image, output_image, input_image.depth(), kernel);
    3 Tick = (static_cast<double>(getTickCount()) - Tick) / getTickFrequency();//频率 X 计数值 = 时间
    4 cout << Tick;

     下面是测试时间API=0.004毫秒,手写=0.007

    opencv都是进行优化的库,这是小的测试,以后工程大了就能发现其中的奥妙

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