访问图像像素

（1） 假设你要访问第k通道、第i行、第j列的像素。

间接访问: (通用，但效率低，可访问任意格式的图像) 

• 对于单通道字节型图像:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);CvScalar s;s=cvGet2D(img,i,j);// get the (j,i) pixel value, 注意cvGet2D与cvSet2D中坐标参数的顺序与其它opencv函数坐标参数顺序恰好相反.本函数中i代表y轴，即height;j代表x轴，即width.printf("intensity=%f\n",s.val[0]);s.val[0]=111;cvSet2D(img,i,j,s);// set the (j,i) pixel value

• 对于多通道字节型/浮点型图像:
• IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
  CvScalar s;
  s=cvGet2D(img,i,j); // get the (j,i) pixel value
  printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);
  s.val[0]=111;
  s.val[1]=111;
  s.val[2]=111;
  cvSet2D(img,i,j,s); // set the (j,i) pixel value
  

• （3） 直接访问: (效率高，但容易出错) 

  • 对于单通道字节型图像:
  • IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
    ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;
    
  • 对于多通道字节型图像:
  • IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
    ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
    ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
    ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R
    
  • 对于多通道浮点型图像:
  • IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
    ((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
    ((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
    ((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R
    
    

  （4） 基于指针的直接访问: (简单高效) 

  • 对于单通道字节型图像:
  • IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
    int height = img->height;
    int width = img->width;
    int step = img->widthStep;
    uchar* data = (uchar *)img->imageData;
    data[i*step+j] = 111;
    
  • 对于多通道字节型图像:
  • IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
    int height = img->height;
    int width = img->width;
    int step = img->widthStep;
    int channels = img->nChannels;
    uchar* data = (uchar *)img->imageData;
    data[i*step+j*channels+k] = 111;
    
  • 对于多通道浮点型图像（假设图像数据采用4字节（32位）行对齐方式）:
  • IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
    int height = img->height;
    int width = img->width;
    int step = img->widthStep;
    int channels = img->nChannels;
    float * data = (float *)img->imageData;
    data[i*step+j*channels+k] = 111;
    

  （5） 基于 c++ wrapper 的直接访问: （更简单高效） 

  • 首先定义一个 c++ wrapper ‘Image’，然后基于Image定义不同类型的图像:
  • template<class T> class Image
    {
    private:
    IplImage* imgp;
    public:
    Image(IplImage* img=0) {imgp=img;}
    ~Image(){imgp=0;}
    void operator=(IplImage* img) {imgp=img;}
    inline T* operator[](const int rowIndx) {
    return ((T *)(imgp->imageData + rowIndx*imgp->widthStep));}
    };
    
    typedef struct{
    unsigned char b,g,r;
    } RgbPixel;
    
    typedef struct{
    float b,g,r;
    } RgbPixelFloat;
    
    typedef Image<RgbPixel> RgbImage;
    typedef Image<RgbPixelFloat> RgbImageFloat;
    typedef Image<unsigned char> BwImage;
    typedef Image<float> BwImageFloat;
    
  • 对于单通道字节型图像:
  • IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
    BwImage imgA(img);
    imgA[i][j] = 111;
  • 对于多通道字节型图像:
  • IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
    RgbImage imgA(img);
    imgA[i][j].b = 111;
    imgA[i][j].g = 111;
    imgA[i][j].r = 111;
    
  • 对于多通道浮点型图像:
  • IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
    RgbImageFloat imgA(img);
    imgA[i][j].b = 111;
    imgA[i][j].g = 111;
    imgA[i][j].r = 111;
  
  
• http://wiki.opencv.org.cn/index.php/OpenCV_编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）#.E4.B8.80.E3.80.81.E7.AE.80.E4.BB.8B