opencv遍歷畫素的方式

我們在實際應用中對影象進行的操作，往往並不是將影象作為乙個整體進行操作，而是對影象中的所有點或特殊點進行運算，所以遍歷影象就顯得很重要，如何高效的遍歷影象是乙個很值得**的問題。

mat類提供了乙個at的方法用於取得影象上的點，它是乙個模板函式，可以取到任何型別的影象上的點。下面我們通過乙個影象處理中的實際來說明它的用法。

在實際應用中，我們很多時候需要對影象降色彩，因為256*256*256實在太多了，在影象顏色聚類或彩色直方圖時，我們需要用一些代表性的顏色代替豐富的色彩空間，我們的思路是將每個通道的256種顏色用64種代替，即將原來256種顏色劃分64個顏色段，每個顏色段取中間的顏色值作為代表色。

通過上面的例子我們可以看出，at方法取影象中的點的用法：

image.at(i,j)：取出灰度影象中i行j列的點。

image.at(i,j)[k]：取出彩色影象中i行j列第k通道的顏色點。其中uchar,vec3b都是影象畫素值的型別，不要對vec3b這種型別感覺害怕，其實在core裡它是通過typedef vec來定義的，n代表元素的個數，t代表型別。

更簡單一些的方法：opencv定義了乙個mat的模板子類為mat_，它過載了operator()讓我們可以更方便的取影象上的點。

mat_im=image;

im(i,j)=im(i,j)/div*div+div/2;

上面的例程中可以看到，我們實際喜歡把原圖傳進函式內，但是在函式內我們對原影象進行了修改，而將原圖作為乙個結果輸出，很多時候我們需要保留原圖，這樣我們需要乙個原圖的副本。

1 void colorreduce(const mat& image,mat& outimage,int div)
2 11     for(int i=0;i(i);
14         uchar* outdata=outimage.ptr(i);
15         for(int j=0;j   
用指標除了用上面的方法外，還可以用指標來索引固定位置的畫素：
image.step返回影象一行畫素元素的個數（包括空白元素），image.elemsize()返回乙個影象畫素的大小。
&image.at(i,j)=image.data+i*image.step+j*image.elemsize();
下面的方法可以讓我們來為影象中的畫素宣告乙個迭代器：
matiterator_it;
mat_::iterator it;
如果迭代器指向乙個const影象，則可以用下面的宣告：
matconstiteratorit; 或者
mat_::const_iterator it;
下面我們用迭代器來簡化上面的colorreduce程式：
1 void colorreduce(const mat& image,mat& outimage,int div)
2 16 }

如果你想從第二行開始，則可以從image.begin()+image.rows開始。

上面4種方法中，第3種方法的效率最高！

很多時候，我們對影象處理時，要考慮它的鄰域，比如3*3是我們常用的，這在影象濾波、去噪中最為常見，下面我們介紹如果在一次影象遍歷過程中進行鄰域的運算。

下面我們進行乙個簡單的濾波操作，濾波運算元為[0 –1 0;-1 5 –1;0 –1 0]。

它可以讓影象變得尖銳，而邊緣更加突出。核心公式即：sharp(i.j)=5*image(i,j)-image(i-1,j)-image(i+1,j

)-image(i,j-1)-image(i,j+1)。

1 void imgfilter2d(const mat &image,mat& result)

2 17 }

18 // 把影象邊緣畫素設定為0

上面的程式有以下幾點需要說明：

1，staturate_cast是乙個型別轉換函式，程式裡是為了確保運算結果還在uchar範圍內。

2，row和col方法返回影象中的某些行或列，返回值是乙個mat。

3，setto方法將mat對像中的點設定為乙個值，scalar(n)為乙個灰度值，scalar(a,b,c)為乙個彩色值。

mat類把很多算數操作符都進行了過載，讓它們來符合矩陣的一些運算，如果+、-、點乘等。

下面我們來看看用位操作和基本算術運算來完成本文中的colorreduce程式，它更簡單，更高效。

將256種灰度階降到64位其實是拋棄了二進位制最後面的4位，所以我們可以用位操作來做這一步處理。

首先我們計算2^8降到2^n中的n：int n=static_cast(log(static_cast(div))/log(2.0));

然後可以得到mask，mask=0xff用下面簡直的語句就可以得到我們想要的結果：

result=(image&scalar(mask,mask,mask))+scalar(div/2,div/2,div/2);

很多時候我們需要對影象的乙個通訊單獨進行操作，比如在hsv色彩模式下，我們就經常把3個通道分開考慮。

1 vectorplanes;
2 // 將image分為三個通道影象儲存在planes中
3 split(image,planes);
4 planes[0]+=image2;
5 // 將planes中三幅影象合為乙個三通道影象
6 merge(planes,result);

出處：

opencv遍歷畫素的方式

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OpenCV常用訪問畫素的幾種方式

關於opencv遍歷畫素速度的提高方案

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