opencv 图像读取显示和像素操作

从今天起，开始从头系统学习下opencv，下面记录下图像的基本操作：

1. 图像的读取和显示

Mat image = imread(imagePath, 1);
第二个参数表示图片读入的方式（flags可以缺省，缺省时flags=1，表示以彩色图片方式读入图片）
flags>0时表示以彩色方式读入图片
flags=0时表示以灰度图方式读入图片
flags<0时表示以图片的本来的格式读入图片。

char *f = "E:\\opencv\\sources\\samples\\wp8\\OpenCVXaml\\OpenCVXaml\\Assets\\Lena.png";    Mat lena;    lena = imread(f);    imshow("lena", lena);

    IplImage * lena2;    //lena2 = cvLoadImage(f, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // 加载灰度图    lena2 = cvLoadImage(f, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);//加载原始图像    cvNamedWindow("lena2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口    cvShowImage("lena2", lena2);

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像素读取和操作

1. 利用cv::Mat的at函数，直接访问具体地址

void get_setImagePixel(char *imagePath , int x , int y){//  Mat image = imread(imagePath , 0);    Mat image = imread(imagePath, 1);    //得宽高    int w = image.cols;    int h = image.rows;    int channels = image.channels();    if (x < w && y < h)    {        //灰度图，像素为单通道        if (channels == 1)        {            int pixel = image.at<uchar>(x, y);            cout << "灰度图像,处的灰度值为" << pixel << endl;        }        else        {            //通过实验，彩色图像的默认存储是bgr， 且存储的格式如下            //读取            int b = image.at<Vec3b>(x, y)[0]; // b = image.at<uchar>(x,y*3);            cout << b << endl;            int g = image.at<Vec3b>(x, y)[1]; //g = image.at<uchar>(x, y * 3 + 1);            cout << g << endl;            int r = image.at<Vec3b>(x, y)[2]; //r = image.at<uchar>(x, y * 3 + 1);            cout << r << endl;            //设置像素值            image.at<Vec3b>(x, y)[0] = 255;            image.at<Vec3b>(x, y)[1] = 255;            image.at<Vec3b>(x, y)[2] = 255;         }    }    imshow("cc", image);}

2. 利用Mat 的prt 函数：行首地址访问

void get_setImagePixel2(char *imagePath, int x, int y){    Mat image = imread(imagePath, 1);    //得宽高    int w = image.cols;    int h = image.rows;    int channels = image.channels();    //如果图像连续 ，可以将数据转化为1维数组，提高访问效率，但对少量像素访问就没必要    //if (image.isContinuous())    //{    //  //reshape函数用于改变矩阵维度      //  //图像行数为1，列数为原先的行数乘上列数      //  image.reshape(1, image.cols*image.rows);    //}    //获得第y行的首地址    uchar *data = image.ptr<uchar>(y);    int position = x*channels;    if (channels == 1)    {        int pixel = data[position];        cout << "灰度图像,处的灰度值为" << pixel << endl;    }    else    {        //通过实验，彩色图像的默认存储是bgr， 且存储的格式如下        //读取        int b = data[position];        cout << b << endl;        int g = data[position+1];        cout << g << endl;        int r = data[position+2];        cout << r << endl;        //设置像素值        data[position] = 255;        data[position+1] = 255;        data[position+2] = 255;    }    imshow("cc", image);}

3. 利用迭代器遍历图像

void get_setImagePixel3(char *imagePath, int x, int y){    Mat image = imread(imagePath, 1);    //得宽高    int w = image.cols;    int h = image.rows;    int channels = image.channels();    if (channels == 1)    {        //得到初始位置的迭代器          Mat_<uchar>::iterator it = image.begin<uchar>();        //得到终止位置的迭代器          Mat_<uchar>::iterator itend = image.end<uchar>();        int pixel = *(it + y * w + x);        cout << "灰度图像,处的灰度值为" << pixel << endl;    }    else    {        //得到初始位置的迭代器          Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();        //得到终止位置的迭代器          Mat_<Vec3b>::iterator itend = image.end<Vec3b>();        //读取        it = it + y * w + x;        int b = (*it)[0];        cout << b << endl;        int g = (*it)[1];        cout << g << endl;        int r = (*it)[2];        cout << r << endl;        //设置像素值            (*it)[0] = 255;            (*it)[1] = 255;            (*it)[2] = 255;    }    imshow("cc", image);}

若是大量访问数据和更改数据时用第二种方式效率高。

Node: 在修改像素时候，最好先用变量存储，设定好了再赋值给Mat成员对象，如data，因为如果直接进行操作时，当一个分量值大于255时，向前进1的原则，则会修改前面像素的值，如下：

void colorReduce(cv::Mat&image, int div){    int nl = image.rows; //图像的行数      //图像每行的像素数      int nc = image.cols * image.channels();    for (int j = 0; j<nl; j++)    {        //得到第j行的首地址          uchar* data = image.ptr<uchar>(j);        //遍历每行的像素          for (int i = 0; i<nc; i++)        {            //printf("%d    ", data[i]);            //data[i] = data[i] / div*div + 6;// 这里需要用c来存储，因为如果大于255时会向前进1，则影响前面的像素，data[i] 会自己变得小255            int c = data[i] / div*div + 100;                    data[i] =  c > 255 ? 255 : c;    //将每个像素值都变为div的倍数，即将颜色数缩减了div倍                                 }    }}