opencv 2.x学习笔记（六） 扫描、遍历图像

在上一篇中，我们简单的提了一下，可以利用at函数和类似于STL中的迭代器风格来访问矩阵。接下来，我们将详细的介绍着两种访问图像矩阵方法。并且同时介绍另外两种遍历图像的方法，并且来分析每种方法遍历一次图像所要花费的时间。

为了得到每种发发遍历一次图像所花费的时间，我们可以使用OpenCV为我们提供的两简单的计时函数。getTickCount()和getTickFrequency()。

• getTickCount（）： 返回CPU从某个事件以来走过的时钟周期数。这个事件可以是开机等。
• getTickFrequency（）：返回CPU一秒钟所走的时钟周期数。

那么，我们就可以这样使用来或得某个方法所运行的时间（秒数）。

double exec_time = (double)getTickCount();// 方法的调用exec_time = ((double)getTickCount() - exec_time) / getTickFrequency();

一般我们为了提高精度（假设方法的使用需要时间不是太长），我们一般选择使用毫秒作为单位，而不是秒。即上面的一句代码可改为如下：

exec_time = ((double)getTickCount() - exec_time) * 1000 / getTickFrequency();

在我们以后的工作中，经常需要对一个图像的的数据进行处理。这里，我们采用“颜色空间缩减“来进行说明。所谓颜色空间缩减是指，把原来图像的颜色空间缩小。我们知道对于一张图像，它的类型往往是uchar类型。即可以在0-255之间取任意值。而每种值都代表不一样的颜色。现在，我们把这个颜色空间进行缩减为0-9取0值，10-19取10值，以此类推。即公式可以表示为I = (I / 10) * 10。为了更快的进行这种变换，我们可以使用一个table表，把256种情况所对应的新值都记录在表中，扫描图像时，对每一个值都进行查找替换。而不是，扫描图像，然后对图像的每一个值都利用这个公式进行计算新值。从而，提高了效率。table表的构建如下所示：

uchar table[256];for( int i = 0; i < 256; ++ i )table[i] = (uchar)(10 * (i / 10));

方法一：高效的方法

在这种方法中，我们使用Mat类的ptr方法获得图像矩阵的每一行出的指针，然后使用[]操作符遍历每一个元素。如果矩阵是以连续方式存储的，我们只需要请求一次指针、然后一路遍历下去就可以了。我们可以使用Mat类的isContinuous方法来判断矩阵是否是连续存储的。代码如下：

Mat& ScanImageEfficient( Mat& I, const uchar * const table ){int channels = I.channels();int nRows = I.rows;/* 如果是灰度图像，channels为1，彩色图像为3*/int nCols = I.cols * channels;/* 如果矩阵是连续存储的，行数为1 */if( I.isContinuous() ){nCols = nCols * nRows;nRows = 1;}int i, j;uchar * p;for( i = 0; i < nRows; ++ i ){/* 获取每一行的指针 */p = I.ptr<uchar>(i);for( j = 0; j < nCols; ++ j ){/* 从table表中查找对应值，并进行替换 */p[j] = table[p[j]];}}return I;}

方法二：迭代器方法

在上面的方法中，需要我们来手动的进行换行操作。OpenCV为我们提供了一种类似于STL中迭代器的方法来遍历图像，通常，我们认为这种方法是最安全的。在使用这种方法时，我们仅需要或得图像矩阵的的begin和end，然后把begin逐渐增加迭代直到end，使用*操作符，金科访问当前begin指向的内容。

Mat& ScanImageIterator( Mat& I, const uchar * const table ){const int channels = I.channels();switch( channels ){case 1:{/* 如果是灰度图像，start每次指向的值为单个值，即亮度 */MatIterator_<uchar> start, end;for( start = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>(); start != end; ++ start )*start = table[*start];break;}case 3:{/* 如果是彩色图像，start每次指向的是代表BGR的向量值    Vec3b 即为 Vec<uchar, 3>*/MatIterator_<Vec3b> start, end;for( start = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>(); start != end; ++ start ){(*start)[0] = table[(*start)[0]];(*start)[1] = table[(*start)[1]];(*start)[2] = table[(*start)[2]];}break;}return I;}

方法三：随机访问方法

在上一篇中，我们提到，可以使用at方法来进行访问矩阵中的每个值。所以，我们可以这样来遍历图像。

Mat& ScanImageRandomAccess( Mat& I, const uchar* const table ){const int channels = I.channels();switch( channels ){case 1:{for( int i = 0; i < I.rows; ++ i )for ( int j = 0; j < I.cols; ++ j )I.at<uchar>(i, j) = table[I.at<uchar>(i, j)];break;}case 3:{//Mat_<Vec3b> _I = I;for( int i = 0; i < I.rows; ++ i )for( int j = 0; j < I.cols; ++ j ){I.at<Vec3b>(i, j)[0] = table[I.at<Vec3b>(i, j)[0]];I.at<Vec3b>(i, j)[1] = table[I.at<Vec3b>(i, j)[1]];I.at<Vec3b>(i, j)[2] = table[I.at<Vec3b>(i, j)[2]];//_I(i, j)[0] = table[_I(i, j)[0]];//_I(i, j)[1] = table[_I(i, j)[1]];//_I(i, j)[2] = table[_I(i, j)[2]];}//I = -I;break;}}return I;}

值得一提的是，在上面代码的注释部分，给了我们另一种更为方便的访问方法，我们首先定义了Mat_类对象 _I。 Mat_是从Mat类继承而来的，它通过重载了（）操作符，为我们提供了更方便的访问矩阵元素的方法。即我们可以简单的通过_I(i, j)来访问第i行第j列的元素，我们可以很方便的把Mat对象转换成Mat_类对象，就像上面代码里所显示的那样。我们一般推荐使用Mat_类的方法，它的效率和at方法的效率是一样的。

方法四：LUT方法

这是一个最为推荐使用的实现批量图像元素查找和更改图像的方法。LUT是OpenCV里为我们提供的一个实现这种功能的函数，使用该函数并不需要我们自己去实现扫描图像的过程。LUT的原型如下：

//! transforms array of numbers using a lookup table: dst(i)=lut(src(i))CV_EXPORTS_W void LUT(InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst,                      int interpolation=0);

使用这个方法，我们需要一个lookup表。构建这个表的过程如下：

    Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);    for( int i = 0; i < 256; ++i)lookUpTable.data[i] = table[i];

然后我们直接调用LUT函数，如下所示：

LUT(I, lookUpTable, J);

I是输入图像，lookUpTable是lookup表，J是输出图像。

综合实例

#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;Mat& ScanImageEfficient( Mat& I, const uchar * const table );Mat& ScanImageIterator( Mat& I, const uchar * const table );Mat& ScanImageRandomAccess( Mat& I, const uchar* const table );int main( int argc, char * argv[] ){cout << "四种遍历图像方法的比较!" << endl;if( argc < 2 ){cout << "输入参数错误!" << endl;return  -1;}Mat I;if( argc == 3 && !strcmp(argv[2], "G") )I = imread( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );elseI = imread( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );if( !I.data ){cout << "图像没有被正确加载!" << endl;return -1;}uchar table[256];for( int i = 0; i < 256; ++ i )table[i] = (uchar)(10 * (i / 10));double exec_time;exec_time = (double)getTickCount();for( int i = 0; i < 100; ++ i ){Mat I1 = I.clone();ScanImageEfficient( I1, table );}exec_time = ((double)getTickCount() - exec_time) * 1000 / getTickFrequency();exec_time /= 100;cout << "100次采用高效的方法遍历图像的平均时间是：" << exec_time << "毫秒。" << endl;exec_time = (double)getTickCount();for( int i = 0; i < 100; ++ i ){Mat I2 = I.clone();ScanImageIterator( I2, table );}exec_time = ((double)getTickCount() - exec_time) * 1000 / getTickFrequency();exec_time /= 100;cout << "100次采用迭代的方法遍历图像的平均时间是：" << exec_time << "毫秒。" << endl;exec_time = (double)getTickCount();for( int i = 0; i < 100; ++ i ){Mat I3 = I.clone();ScanImageRandomAccess( I3, table );}exec_time = ((double)getTickCount() - exec_time) * 1000 / getTickFrequency();exec_time /= 100;cout << "100次采用随机访问的方法遍历图像的平均时间是：" << exec_time << "毫秒。" << endl;Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);Mat J;    for( int i = 0; i < 256; ++i)lookUpTable.data[i] = table[i];exec_time = (double)getTickCount();    for (int i = 0; i < 100; ++i)        LUT(I, lookUpTable, J);    exec_time = ((double)getTickCount() - exec_time) * 1000 / getTickFrequency();    exec_time /= 100;    cout << "100次采用LUT的方法遍历图像的平均时间是：" << exec_time << "毫秒。" << endl;return 0;}Mat& ScanImageEfficient( Mat& I, const uchar * const table ){int channels = I.channels();int nRows = I.rows;/* 如果是灰度图像，channels为1，彩色图像为3*/int nCols = I.cols * channels;/* 如果矩阵是连续存储的，行数为1 */if( I.isContinuous() ){nCols = nCols * nRows;nRows = 1;}int i, j;uchar * p;for( i = 0; i < nRows; ++ i ){/* 获取每一行的指针 */p = I.ptr<uchar>(i);for( j = 0; j < nCols; ++ j ){/* 从table表中查找对应值，并进行替换 */p[j] = table[p[j]];}}return I;}Mat& ScanImageIterator( Mat& I, const uchar * const table ){const int channels = I.channels();switch( channels ){case 1:{/* 如果是灰度图像，start每次指向的值为单个值，即亮度 */MatIterator_<uchar> start, end;for( start = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>(); start != end; ++ start )*start = table[*start];break;}case 3:{/* 如果是彩色图像，start每次指向的是代表BGR的向量值    Vec3b 即为 Vec<uchar, 3>*/MatIterator_<Vec3b> start, end;for( start = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>(); start != end; ++ start ){(*start)[0] = table[(*start)[0]];(*start)[1] = table[(*start)[1]];(*start)[2] = table[(*start)[2]];}break;}}return I;}Mat& ScanImageRandomAccess( Mat& I, const uchar* const table ){const int channels = I.channels();switch( channels ){case 1:{for( int i = 0; i < I.rows; ++ i )for ( int j = 0; j < I.cols; ++ j )I.at<uchar>(i, j) = table[I.at<uchar>(i, j)];break;}case 3:{//Mat_<Vec3b> _I = I;for( int i = 0; i < I.rows; ++ i )for( int j = 0; j < I.cols; ++ j ){I.at<Vec3b>(i, j)[0] = table[I.at<Vec3b>(i, j)[0]];I.at<Vec3b>(i, j)[1] = table[I.at<Vec3b>(i, j)[1]];I.at<Vec3b>(i, j)[2] = table[I.at<Vec3b>(i, j)[2]];//_I(i, j)[0] = table[_I(i, j)[0]];//_I(i, j)[1] = table[_I(i, j)[1]];//_I(i, j)[2] = table[_I(i, j)[2]];}//I = -I;break;}}return I;}

运行结果：

我们采用一个大小为627*616大小的图像进行测试，并对每个分别运行100次，每种方法的平均运行时间测试结果如下：

结论：

在使用LUT方法时，获得最快的运行速度。所以我们在以后的程序中，应尽量选择OpenCV的内置函数。迭代器方法是一种比较安全访问图像的方法，但是速度较慢。最糟糕的方法是随机访问的方法，我们一般用这种方法来获取某一个指定位置的值，但一般不用来去图像进行扫描。（注：在release模式下，该方法和迭代器的方法运行效率差不多）。