Opencv得到图像(IplImage)中的像素

IplImage结构来自于 Intel Image Processing Library（是其本身所具有的）。OpenCV 只支持其中的一个子集:

来自于http://wiki.opencv.org.cn/index.php/Cxcore%e5%9f%ba%e7%a1%80%e7%bb%93%e6%9e%84

typedef struct _IplImage    {        int  nSize;         //   IplImage大小，=sizeof(IplImage)        int  ID;            //   版本 (=0)        int  nChannels;     //   大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道         int  alphaChannel;  /*   被OpenCV忽略   */        int  depth;         /*   像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,                                 IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持          */        char colorModel[4]; /*   被OpenCV忽略           */        char channelSeq[4]; /*    被OpenCV忽略           */        int  dataOrder;     /* 0 - 交叉存取颜色通道，对三通道RGB图像，像素存储顺序为BGR BGR BGR ... BGR；                                     1 - 分开的颜色通道，对三通道RGB图像，像素存储顺序为RRR...R GGG...G BBB...B。                                  cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */        int  origin;        /* 0 - 顶—左结构,                               1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */        int  align;         /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */        int  width;         /* 图像宽像素数 */        int  height;        /* 图像高像素数*/        struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */        struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */        void  *imageId;     /* 同上*/        struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/        int  imageSize;     /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/        char *imageData;  /* 指向排列的图像数据 */        int  widthStep;   /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */        int  BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */        int  BorderConst[4]; /* 同上 */        char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */    }    IplImage

单通道图像访问像素值：

重要的两个元素是：char *imageData以及widthStep。imageData存放图像像素数据，而widStep类似CvMat中的step，表示以字节为单位的行数据长度。

一个m*n的单通道字节型图像，其imageData排列如下：

示例代码：

#include <stdio.h>
#include <iostream>


#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"


using namespace std;
using namespace cv;


int main()
{
//加载一张图片(彩色图，8位3通道)
IplImage* queryImg = cvLoadImage("x1.jpg");

//转换为灰度图(8位单通道)
IplImage* queryGrey = cvCreateImage(cvGetSize(queryImg), IPL_DEPTH_8U, 1);//创建目标图像  
cvCvtColor(queryImg, queryGrey, CV_BGR2GRAY);//cvCvtColor(src,des,CV_BGR2GRAY)

//求灰度图像的像素值


//第一种：如果我们要遍历图像中的元素，只需：

        uchar* tmp = new uchar[307200];
for (int i = 0; i < queryGrey->height; i++)
{
for (int j = 0; j < queryGrey->width; j++){
*tmp = ((uchar *)(queryGrey->imageData + i*queryGrey->widthStep))[j];
cout << "第i行第j列的图像灰度值： " << (float)(*tmp) << ",";
}

}

//第二种：这种直接访问的方法速度快，但容易出错，我们可以通过定义指针来访问。即：

        uchar* data = (uchar *)queryGrey->imageData;
int step = queryGrey->widthStep / sizeof(uchar);
uchar* tmp = new uchar[307200];
for (int i = 0; i < queryGrey->height; i++)
{
for (int j = 0; j < queryGrey->width; j++)
{
*tmp = data[i*step + j];
cout << "第i行第j列的图像灰度值： " << (float)(*tmp) << ",";
}

}

return 0;
}

三通道图像访问像素值：

其中（Bi,Bj）（Gi,Gj）（Ri,Rj）表示图像（i,j）处BGR分量的值。使用指针的遍历方法如下：

示例代码：

#include <stdio.h>
#include <iostream>


#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"


using namespace std;
using namespace cv;


int main()
{
//加载一张图片(彩色图，8位3通道)
IplImage* queryImg = cvLoadImage("x1.jpg");

//求彩色图像(3通道)的像素值

        //以下是两种不同的方法，选一种即可：

//第一种：如果我们要遍历图像中的元素，只需：
uchar *b = new uchar[307200];//初始化，不然会报错
uchar *g = new uchar[307200];
uchar *r = new uchar[307200];


for (int i = 0; i<2/*queryImg->height*/; i++)
for (int j = 0; j <2/* queryImg->width*/; j++){
*b = ((uchar *)(queryImg->imageData + i*queryImg->widthStep + j*queryImg->nChannels))[0];
*g = ((uchar *)(queryImg->imageData + i*queryImg->widthStep + j*queryImg->nChannels))[1];
*r = ((uchar *)(queryImg->imageData + i*queryImg->widthStep + j*queryImg->nChannels))[2];
}


//第二种：指针的方式
uchar* data = (uchar *)queryImg->imageData;
int step = queryImg->widthStep / sizeof(uchar);
int channels = queryImg->nChannels;
for (int i = 0; i<2/*queryImg->height*/; i++)
for (int j = 0; j<2/*queryImg->width*/; j++){
*b = data[i*step + j*channels + 0];
*g = data[i*step + j*channels + 1];
*r = data[i*step + j*channels + 2];
cout << "b通道的图像灰度值： " << (float)(*b) << ","<<endl;
}

return 0;
}

ps：*如果要修改某像素值，则直接赋值。

3.使用cvGet2D()函数访问：

3.1 单通道：

#include <stdio.h>
#include <iostream>


#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"


using namespace std;
using namespace cv;


int main()
{
//加载一张图片(彩色图，8位3通道)
IplImage* queryImg = cvLoadImage("x1.jpg");

//转换为灰度图(8位单通道)
IplImage* queryGrey = cvCreateImage(cvGetSize(queryImg), IPL_DEPTH_8U, 1);//创建目标图像  
cvCvtColor(queryImg, queryGrey, CV_BGR2GRAY);//cvCvtColor(src,des,CV_BGR2GRAY)


//求灰度图像(单通道)的像素值
double tmp;
for (int i = 0; i<queryGrey->height; i++)
for (int j = 0; j < queryGrey->width; j++){
tmp = cvGet2D(queryGrey, i, j).val[0];
cout << "第i行第j列的像素值为： " << tmp << endl;
}



return 0;
}

3.1 三通道：

#include <stdio.h>
#include <iostream>


#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"


using namespace std;
using namespace cv;


int main()
{
//加载一张图片(彩色图，8位3通道)
IplImage* queryImg = cvLoadImage("x1.jpg");



//求彩色图像(3通道)的像素值


double tmpb, tmpg, tmpr;
for (int i = 0; i<queryImg->height; i++)
for (int j = 0; j<queryImg->width; j++){
tmpb = cvGet2D(queryImg, i, j).val[0];
tmpg = cvGet2D(queryImg, i, j).val[1];
tmpr = cvGet2D(queryImg, i, j).val[2];
cout << "第i行第j列的B通道的图像像素值： " << tmpb << ",";
}


return 0;
}

参考网站：

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7557063