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OpenCV获取与设置像素点的值的几个方法  

2012-07-15 19:40:03|  分类: OpenCV |  标签: |举报 |字号 订阅

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Title:

  • OpenCV
  • OpenCV像素值的获取与设置

Fn 1 :

使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解

Code 1 :

int main()
{
    //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图)
    Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0));
    for (int col = 0; col < 400; col++)
    {
        for (int row = 195; row < 205; row++)
        {
            cout << (int)(*(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col)) << "  ==> ";
            //获取第[row,col]个像素点的地址并用 * 符号解析
            *(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col) = 255;
            cout << (int)(*(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col)) << endl;
        }
    }
    imshow("canvas", m);
    cvWaitKey();
    return 0;
}

Output 1 :

0  ==> 255
0  ==> 255
0  ==> 255
0  ==> 255
0  ==> 255
0  ==> 255
...

image

Code1只是演示了单通道的情况,对于多通道的例子,请看 Code2 然后再看 Code3。


Fn 2 :

使用 Mat::at 函数

  • 原型 template<typename _Tp> inline _Tp& Mat::at(…) //其中参数有多个,也就是说 at 函数有多个重载
  • 返回值为 Mat 类型, Mat 有个索引的重载,也就是 [] 符号的重载,用这个重载可以定位多通道数据,具体示例可以看下面代码

下面的代码把红色通道值大于128的颜色的置为白色,左边为原图,右边为处理过后的图。

Code 2 :

int main()
{    
    Mat img = imread("lena.jpg");
    imshow("Lena Original", img);
    for (int row = 0; row < img.rows; row++)
    {
        for (int col = 0; col < img.cols; col++)
        {    
            /* 注意 Mat::at 函数是个模板函数, 需要指明参数类型, 因为这张图是具有红蓝绿三通道的图,
               所以它的参数类型可以传递一个 Vec3b, 这是一个存放 3 个 uchar 数据的 Vec(向量). 这里
               提供了索引重载, [2]表示的是返回第三个通道, 在这里是 Red 通道, 第一个通道(Blue)用[0]返回 */
            if(img.at<Vec3b>(row, col)[2] > 128)
                img.at<Vec3b>(row, col) = Vec3b(255, 255, 255);
        }
    }
    imshow("Lena Modified", img);
    cvWaitKey();
    return 0;
}

Output 2 :

image

Code 3 :

这段代码用的是 Fn1 的方式,效果和 Code 2 等价:

int main()
{    
    Mat img = imread("lena.jpg");
    imshow("Lena Original", img);
    for (int row = 0; row < img.rows; row++)
    {
        for (int col = 0; col < img.cols; col++)
        {
            //主要是这里的代码
            if(*(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col + img.elemSize1() * 2) > 128)
            {
                //[row, col]像素的第 1 通道地址被 * 解析(blue通道)
                *(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col) = 255;
                //[row, col]像素的第 2 通道地址被 * 解析(green通道), 关于elemSize1函数的更多描述请见 Fn1 里所列的博文链接
                *(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col + img.elemSize1()) = 255;
                //[row, col]像素的第 3 通道地址被 * 解析(red通道)
                *(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col + img.elemSize1() * 2) = 255;
            }
        }
    }
    imshow("Lena Modified", img);
    cvWaitKey();
    return 0;
}

Output 3 = Output 2


Fn 3 :

使用 Mat 的一个模板子类 Mat_<typename _Tp> 的 ( ) 符号重载定位一个像素

Code 4 :

int main()
{    
    Mat m(400, 400, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));
    // m2 是 Mat_<Vec3b> 类型的, 因为 m 中元素的类型是 CV_8UC3, 可以用 Vec3b 存储 3 个通道的值
    // 注意 Mat_<CV_8UC3> 这种写法是错误的, 因为 CV_8UC3 只是一个宏定义
    // #define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U, 3)
    Mat_<Vec3b> m2 = m;
    
    // for 循环画一个红色的实心圆
    for (int y = 0; y < m.rows; y++)
    {
        for (int x = 0; x < m.rows; x++)
        {
            if (pow(double(x-200), 2) + pow(double(y-200), 2) - 10000.0 < 0.00000000001)
            {
                // Mat_ 模板类实现了对()的重载, 可以定位到一个像素
                m2(x, y) = Vec3b(0, 0, 255);
            }
        }
    }
 
    imshow("Image", m);
    cvWaitKey();
    return 0;
}

Output 4 : [ 看上去怎么有点不爽失望]

image


Fn 4 :

使用 Mat::ptr 模板函数

Code 5 :

int main()
{    
    Mat m(400, 400, CV_8UC3, Scalar(226, 46, 166));
    imshow("Before", m);
 
    for (int row = 0; row < m.rows; row++)
    {
        if (row % 5 == 0)
        {
            // data 是 uchar* 类型的, m.ptr<uchar>(row) 返回第 row 行数据的首地址
            // 需要注意的是该行数据是按顺序存放的,也就是对于一个 3 通道的 Mat, 一个像素有
            // 有 3 个通道值, [B,G,R][B,G,R][B,G,R]... 所以一行长度为:
            // sizeof(uchar) * m.cols * m.channels() 个字节
            uchar* data = m.ptr<uchar>(row);
            for (int col = 0; col < m.cols; col++)
            {
                data[col * 3] = 102; //第row行的第col个像素点的第一个通道值 Blue
                data[col * 3 + 1] = 217; // Green
                data[col * 3 + 2] = 239; // Red
            }
        }
    }
    imshow("After", m);
 
    cout << (int)m.at<Vec3b>(0, 0)[0] << ','; //利用 Fn 1 介绍的方法输出一下像素值到控制台
    cout << (int)m.at<Vec3b>(0, 0)[1] << ',';
    cout << (int)m.at<Vec3b>(0, 0)[2] << endl;
 
    cvWaitKey();
    return 0;
}

Output 5 :

image


End :

Author : Ggicci

谢谢阅读,有误希望指正!

--OpenCV初学者

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