· cv_assert(myimage.depth() == cv_8u);
該函式用於判斷輸入影象資料為無符號字元格式:
cv_assert函式：當它的表示式為假(flase)時,會丟擲乙個錯誤]:
· mat.ptr(int i=0) 獲取畫素矩陣的指標，索引i表示第幾行，從0開始計行數。
· 獲得當前行指標
const uchar* previous = src.ptr
(row -1)
;const uchar* current = src.ptr
(row)
;const uchar* next = src.ptr
(row +1)
; uchar* output = dst.ptr
(row)
;
p
(row, col)
=current[col]
· saturate_cast（288），返回255
· saturate_cast（100），返回100
· 這個函式的功能是確保rgb值得範圍在0~255之間
void
filter2d
(inputarray src,
outputarray dst,
int ddepth,
inputarray kernel,
point anchor=
point(-
1,-1
),double delta=0,
int bordertype=border_default )
·ddepth– 輸出影象的深度，如果該值設為負數則輸出影象和輸入影象有相同的通道數。ddepth可以根據以下羅列的方式設定。
src.depth() = cv_8u, ddepth = -1/cv_16s/cv_32f/cv_64f
src.depth() = cv_16u/cv_16s, ddepth = -1/cv_32f/cv_64f
src.depth() = cv_32f, ddepth = -1/cv_32f/cv_64f
src.depth() = cv_64f, ddepth = -1/cv_64f
·kernel– 卷積核 (or rather a correlation kernel), 為乙個單通道的浮點型矩陣; 對於多通道的彩色影象，如果要對每一通道計算卷積，請使用split（）函式將影象分割為多個通道，然後各個通道分別進行卷積處理。
mat kernel =
(mat_<
char
>(3
,3)<<0,
-1,0
,-1,
5,-1
,0,-
1,0)
;filter2d
(src, dst, src.
depth()
, kernel)
;如果用-1代替，就預設和輸入影象一樣。
;//以下為指標操作
/* int cols = (src.cols-1) * src.channels();
int offsetx = src.channels();
int rows = src.rows;
dst = mat::zeros(src.size(), src.type());
//mat::zeros函式功能：dst的大小，型別和原影象一致
for (int row = 1; row < (rows - 1); row++)
} */
double t =
gettickcount()
; mat kernel =
(mat_<
char
>(3
,3)<<0,
-1,0
,-1,
5,-1
,0,-
1,0)
;filter2d
(src, dst, src.
depth()
, kernel)
;double timeconsume =
(gettickcount()
- t)
/gettickfrequency()
;/*gettickcount()：用於返回從作業系統啟動到當前所經的計時週期數
gettickfrequency()：用於返回cpu的頻率。get tick frequency。這裡的單位是秒，也就是一秒內重複的次數。
*/printf
("tim consume %.2f\n"
, timeconsume)
;namedwindow
("contrast image demo"
, cv_window_autosize)
;imshow
("contrast image demo"
, dst)
;waitkey(0
);return0;
}
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