opencv中Mat格式的数据点访问at

发现Mat类中的at方法对于获取图像矩阵某点的RGB值或者改变某点的值很方便，对于单通道的图像，则可以使用：

[cpp] view plain copy

1. image.at<uchar>(i, j)

来获取或改变该点的值，而RGB通道的则可以使用：

[cpp] view plain copy

1. image.at<Vec3b>(i, j)[0]  
2. image.at<Vec3b>(i, j)[1]  
3. image.at<Vec3b>(i, j)[2]

来分别获取B、G、R三个通道的对应的值。下边的代码实现对图像加椒盐噪声：

[cpp] view plain copy

1. #include<opencv2\opencv.hpp>  
2. using namespace cv;  
3. using namespace std;  
4.   
5. void salt_noise(Mat image, int time)  
6. {  
7.     for (int k = 0; k < time; k++)//time is the number of the noise you add  
8.     {  
9.         int i = rand() % image.rows;  
10.         int j = rand() % image.cols;  
11.         if (image.channels() == 1)//single channel  
12.         {  
13.             image.at<uchar>(i, j) = rand() % 255;  
14.         }  
15.         else if (image.channels() == 3)//RGB channel  
16.         {  
17.             image.at<Vec3b>(i, j)[0] = rand() % 255;  
18.             image.at<Vec3b>(i, j)[1] = rand() % 255;  
19.             image.at<Vec3b>(i, j)[2] = rand() % 255;  
20.         }  
21.     }  
22. }  
23.   
24. int main(void)  
25. {  
26.     Mat image = imread("..\\lena.bmp", 0);  
27.     if (image.empty())  
28.     {  
29.         cout << "load image error" << endl;  
30.         return -1;  
31.     }  
32.     salt_noise(image, 3000);  
33.     namedWindow("image", 1);  
34.     imshow("image", image);  
35.   
36.     waitKey();  
37.     return 0;  
38. }

不过貌似用at取值或改变值来做比较耗时，当然我们还可以使用Mat的模板子类Mat_<T>,，对于单通道的具体使用：

[cpp] view plain copy

1. Mat_<uchar> img = image;  
2. img(i, j) = rand() % 255;

 对于RGB通道的使用：

[cpp] view plain copy

1. Mat_<Vec3b> img = image;  
2. img(i, j)[0] = rand() % 255;  
3. img(i, j)[1] = rand() % 255;  
4. mg(i, j)[2] = rand() % 255;

还可以用指针的方法遍历每一像素：（耗时较小）

[cpp] view plain copy

1. void colorReduce(Mat image, int div = 64)  
2. {  
3.     int nrow = image.rows;  
4.     int ncol = image.cols*image.channels();  
5.     for (int i = 0; i < nrow; i++)  
6.     {  
7.         uchar* data = image.ptr<uchar>(i);//get the address of row i;  
8.         for (int j = 0; j < ncol; j++)  
9.         {  
10.             data[i] = (data[i] / div)*div ;  
11.         }  
12.     }  
13. }