opencv访问图像数据

上接上篇http://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/78530539

访问图像数据

与CvMat类似，都有三种方法。

函数的方法：

[cpp] view plain copy

1. IplImage* img=cvLoadImage(filename);  
2. CvScalar s;       /*sizeof(s) == img->nChannels*/  
3. s=cvGet2D(img,i,j);  /*get the (i,j) pixel value*/  
4. cvSet2D(img,i,j,s);   /*set the (i,j) pixel value*/  

[cpp] view plain copy

1.   

[html] view plain copy

1. <span style="font-family:Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;background-color:rgb(51,255,51);">采用宏的方法：</span>  

[cpp] view plain copy

1.   

IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage or cvCreateImage

[cpp] view plain copy

1. for(int row = 0; row <　img->height; row++)  
2. {  
3.     for (int col = 0; col < img->width; col++)  
4.     {  
5.         b = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 0);   
6.         g = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 1);   
7.         r = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 2);  
8.     }  
9. }  

使用指针的方法

在这之前要弄清楚IplImage与Cvmat的一些差别，剩下的用法类似。IplImage在计算行地址的时候也要采用行长度widthStep而不是图像的宽度，与CvMat中step类似。IplImage图像的首地址记作imageData，与CvMat中data类似。IplImage访问时指针设置为(uchar*)，而CvMat中data为联合类型，必须说明使用的指针类型。

/*指针访问*/

[cpp] view plain copy

1. IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage or cvCreateImage  
2. uchar b, g, r; // 3 channels  
3. for(int row = 0; row <　img->height; row++)  
4. {  
5.     for (int col = 0; col < img->width; col++)  
6.     {  
7.         b = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 0];   
8.         g = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 1];   
9.         r = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 2];  
10.     }  
11. }  

 一个比较综合的应用

这里定义一个稍微复杂一点的应用，包括了对图像的常用操作，基本上足够用来实现其他的图像算法了。

首先读入一幅图像，若为3通道的则转化为一通道，然后将图像右下角1/4置为白色。

 

[cpp] view plain copy

1. #include <opencv2\opencv.hpp>    
2.   
3. int main()  
4. {  
5.     IplImage *img = cvLoadImage("D:\\_Gonzalez\\ch02\\Fig0205(a)(cktboard_200dpi).tif");  
6.     //获取图像的参数    
7.     printf("width=%d\n", img->width);  
8.     printf("height=%d\n", img->height);  
9.     printf("channel=%d\n", img->nChannels);  
10.   
11.     if (img->nChannels == 3)  
12.     {  
13.         //新建一个与img一样大的一通道空图像    
14.         IplImage *dst = cvCreateImage(cvSize(img->width, img->height), img->depth, 1);  
15.         //将彩色图像转化为一通道灰度图    
16.         cvCvtColor(img, dst, CV_RGB2GRAY);  
17.         img = dst;  
18.     }  
19.   
20.     for (int y = img->height / 2; y < img->height; y++)  
21.     {  
22.         uchar* ptr = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);  
23.         for (int x = img->width / 2; x < img->width; x++)  
24.         {  
25.             ptr[x + 1] = 255;  
26.             ptr[x + 2] = 255;  
27.             ptr[x + 3] = 255;  
28.         }  
29.     }  
30.   
31.     cvNamedWindow("example", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
32.     cvShowImage("example", img);  
33.   
34.     cvWaitKey(0);  
35.     cvReleaseImage(&img);  
36.     cvDestroyWindow("example");  
37. }  

 如果将要求改为将三通道的img右下角1/4置为白色，相应操作变成：

 

[cpp] view plain copy

1. for (int y = img->height / 2; y < img->height; y++)  
2. {  
3.     uchar* ptr = (uchar*)(img->imageData + y*img->widthStep);  
4.     for (int x = img->width / 2; x < img->width; x++)  
5.     {  
6.         ptr[x + 1] = 255;  
7.         ptr[x + 2] = 255;  
8.         ptr[x + 3] = 255;  
9.   
10.         /*也可以是 
11.         *(ptr+3*x+1) = 255; 
12.         *(ptr+3*x+2) = 255; 
13.         *(ptr+3*x+2) = 255; 
14.         */  
15.     }  
16. }