OpenCV4入门系列教程15:像素读写

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上一篇:OpenCV4入门系列教程14:单窗口显示多幅图像

介绍完基本的数据结构和函数之后,我们现在正式进入OpenCV之旅。

访问某一个像素点

第一步是像素操作。一张图片由许多个点组成,每个点就是一个像素,每个像素包含不同的值。如果是一通道,那么每个像素只有一个值,比如0或者255。如果是三通道,每个像素包含三种值,可以通过分离通道的方式获取每个值,最开始我们从一通道黑白值图片为例。

首先,创建一个空白Mat对象,宽为3,高为3,一通道,8位,值类型为unsigned char:

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){
Mat a= Mat(3,3,CV_8UC1);
cout<<a<<endl;

waitKey(0);

return 0;
}

执行后输出为:

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$ ./pixel
[ 0, 0, 0;
0, 0, 0;
0, 0, 0]

可以看出Mat默认值为0,也就是全黑。

使用at方法

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){
Mat a= Mat(3,3,CV_8UC1);
a.at<unsigned char>(1,1)=255;
cout<<a<<endl;

cout<<(int)a.at<unsigned char>(1,1)<<endl;

waitKey();

return 0;
}

按照参考手册的要求,通过at(1,1)来指定第2行第2列的那个像素,同时指定数值类型为unsigned 强制类型转换出Point(1,1)的数值,因为源类型是uc,我们使用强制类型转换为Int。

编译运行结果为:

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$ ./pixel
[ 0, 0, 0;
0, 255, 0;
0, 0, 0]
255

ptr方法

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){
Mat a= Mat(3,3,CV_8UC1);
int *data = a.ptr<int>(1,1);
*data=32;
cout<<a<<endl;

cout<<*(a.ptr<int>(1,1))<<endl;

waitKey();

return 0;
}

ptr是指针,所以需要通过指针的方法来访问像素数值。

编译运行结果:

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$ ./pixel        
[ 0, 0, 0;
0, 32, 0;
0, 0, 0]
32

访问全部像素

一般我们处理图片是对图片中每一位像素进行处理,有三种方法:at,ptr,迭代器。

at方法

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){
Mat a= Mat(3,3,CV_8UC1);
int nRow=a.rows;
int nCol=a.cols;

a.at<int>(1,1)=255;
for(int i=0;i<nCol;i++){
for(int j=0;j<nRow;j++){
cout<<a.at<int>(i,j)<<" ";
}
cout<<endl;
}
waitKey();

return 0;
}

和二维数组输出类似。

结果如下:

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$ ./pixel        
0 -16777216 0
0 255 0
65280 0 0

结果和我们的值有两个像素值不同。

ptr方法

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){
Mat a= Mat(3,3,CV_8UC1);
int nRow=a.rows;
int nCol=a.cols;

a.at<uchar>(1,1)=255;
for(int i=0;i<nCol;i++){
uchar *data = a.ptr<uchar>(i);//行指针
for(int j=0;j<nRow;j++){
cout<<(int)data[j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
waitKey();

return 0;
}

结果如下:

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$ ./pixel        
0 0 0
0 255 0
0 0 0

此时,值就是我们赋予的。由此可见,uchar和int类型方面也会对数据处理产生一定影响。

迭代器方法

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){
Mat a= Mat(3,3,CV_8UC1);
int nRow=a.rows;
int nCol=a.cols;

a.at<uchar>(1,1)=255;

Mat_<int>::iterator it = a.begin<int>();
Mat_<int>::iterator itend=a.end<int>();

for(;it!=itend;++it){
int b=(uchar)*it;
cout<<b<<" ";
}
waitKey();

return 0;
}

输出结果为:

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$ ./pixel        
0 0 0 0 255 0 0 0 0 %

就是普通的迭代器的用法,如果不了解也没有关系,至今为止我没有实际使用过这种方法。

访问像素的14种方法

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This file contains material supporting chapter 2 of the cookbook:
Computer Vision Programming using the OpenCV Library.
by Robert Laganiere, Packt Publishing, 2011.

This program is free software; permission is hereby granted to use, copy, modify,
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and any consequent failure, is purely the responsibility of the user.

Copyright (C) 2010-2011 Robert Laganiere, www.laganiere.name
\*------------------------------------------------------------------------------------------*/

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-----------------------------
// 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

//---------------------------------【宏定义部分】---------------------------------------------
// 描述:包含程序所使用宏定义
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#define NTESTS 14
#define NITERATIONS 20

//----------------------------------------- 【方法一】-------------------------------------------
// 说明:利用.ptr 和 []
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce0(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量

for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar *data = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
data[ i ] = data[ i ] / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

//-----------------------------------【方法二】-------------------------------------------------
// 说明:利用 .ptr 和 * ++
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce1(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量

for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar *data = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

//-----------------------------------------【方法三】-------------------------------------------
// 说明:利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce2(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量

for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar *data = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
int v = *data;
*data++ = v - v % div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

//----------------------------------------【方法四】---------------------------------------------
// 说明:利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
//----------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce3(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0

for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar *data = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < nc; i++) {
//------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data & mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

//----------------------------------------【方法五】----------------------------------------------
// 说明:利用指针算术运算
//---------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce4(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
int step = image.step; //有效宽度
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0

//获取指向图像缓冲区的指针
uchar *data = image.data;

for (int j = 0; j < nl; j++) {
for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*(data + i) = *data & mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
data += step; // next line
}
}

//---------------------------------------【方法六】----------------------------------------------
// 说明:利用 .ptr 和 * ++以及位运算、image.cols * image.channels()
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce5(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 例如div=16, mask= 0xF0

for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar *data = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < image.cols * image.channels(); i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data & mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

// -------------------------------------【方法七】----------------------------------------------
// 说明:利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce6(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量

if (image.isContinuous()) {
//无填充像素
nc = nc * nl;
nl = 1; // 为一维数列
}

int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0

for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar *data = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data & mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

//------------------------------------【方法八】------------------------------------------------
// 说明:利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce7(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols; //列数

if (image.isContinuous()) {
//无填充像素
nc = nc * nl;
nl = 1; // 为一维数组
}

int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0

for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar *data = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data & mask + div / 2;
*data++ = *data & mask + div / 2;
*data++ = *data & mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

// -----------------------------------【方法九】 ------------------------------------------------
// 说明:利用Mat_ iterator
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce8(Mat &image, int div = 64) {
//获取迭代器
Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::iterator itend = image.end<Vec3b>();

for (; it != itend; ++it) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
(*it)[ 0 ] = (*it)[ 0 ] / div * div + div / 2;
(*it)[ 1 ] = (*it)[ 1 ] / div * div + div / 2;
(*it)[ 2 ] = (*it)[ 2 ] / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}

//-------------------------------------【方法十】-----------------------------------------------
// 说明:利用Mat_ iterator以及位运算
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce9(Mat &image, int div = 64) {
// div必须是2的幂
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如 div=16, mask= 0xF0

// 获取迭代器
Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::iterator itend = image.end<Vec3b>();

//扫描所有元素
for (; it != itend; ++it) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
(*it)[ 0 ] = (*it)[ 0 ] & mask + div / 2;
(*it)[ 1 ] = (*it)[ 1 ] & mask + div / 2;
(*it)[ 2 ] = (*it)[ 2 ] & mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}

//------------------------------------【方法十一】---------------------------------------------
// 说明:利用Mat Iterator_
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce10(Mat &image, int div = 64) {
//获取迭代器
Mat_<Vec3b> cimage = image;
Mat_<Vec3b>::iterator it = cimage.begin();
Mat_<Vec3b>::iterator itend = cimage.end();

for (; it != itend; it++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
(*it)[ 0 ] = (*it)[ 0 ] / div * div + div / 2;
(*it)[ 1 ] = (*it)[ 1 ] / div * div + div / 2;
(*it)[ 2 ] = (*it)[ 2 ] / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
}
}

//--------------------------------------【方法十二】--------------------------------------------
// 说明:利用动态地址计算配合at
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce11(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols; //列数

for (int j = 0; j < nl; j++) {
for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
image.at<Vec3b>(j, i)[ 0 ] = image.at<Vec3b>(j, i)[ 0 ] / div * div + div / 2;
image.at<Vec3b>(j, i)[ 1 ] = image.at<Vec3b>(j, i)[ 1 ] / div * div + div / 2;
image.at<Vec3b>(j, i)[ 2 ] = image.at<Vec3b>(j, i)[ 2 ] / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

//----------------------------------【方法十三】-----------------------------------------------
// 说明:利用图像的输入与输出
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce12(const Mat &image, //输入图像
Mat & result, // 输出图像
int div = 64) {

int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols; //列数

//准备好初始化后的Mat给输出图像
result.create(image.rows, image.cols, image.type());

//创建无像素填充的图像
nc = nc * nl;
nl = 1; //单维数组

int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g.比如div=16, mask= 0xF0

for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar * data = result.ptr<uchar>(j);
const uchar *idata = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = (*idata++) & mask + div / 2;
*data++ = (*idata++) & mask + div / 2;
*data++ = (*idata++) & mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}

//--------------------------------------【方法十四】-------------------------------------------
// 说明:利用操作符重载
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce13(Mat &image, int div = 64) {
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0

//进行色彩还原
image = (image & Scalar(mask, mask, mask)) + Scalar(div / 2, div / 2, div / 2);
}

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main() {
int64 t[ NTESTS ], tinit;
Mat image0;
Mat image1;
Mat image2;

image0 = imread("1.png");
if (!image0.data)
return 0;

//时间值设为0
for (int i = 0; i < NTESTS; i++)
t[ i ] = 0;

// 多次重复测试
int n = NITERATIONS;
for (int k = 0; k < n; k++) {
cout << k << " of " << n << endl;

image1 = imread("1.png");
//【方法一】利用.ptr 和 []
tinit = getTickCount();
colorReduce0(image1);
t[ 0 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法二】利用 .ptr 和 * ++
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce1(image1);
t[ 1 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法三】利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce2(image1);
t[ 2 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法四】 利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce3(image1);
t[ 3 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法五】 利用指针的算术运算
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce4(image1);
t[ 4 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法六】利用 .ptr 和 * ++以及位运算、image.cols * image.channels()
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce5(image1);
t[ 5 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法七】利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce6(image1);
t[ 6 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法八】利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce7(image1);
t[ 7 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法九】 利用Mat_ iterator
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce8(image1);
t[ 8 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法十】 利用Mat_ iterator以及位运算
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce9(image1);
t[ 9 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法十一】利用Mat Iterator_
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce10(image1);
t[ 10 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法十二】 利用动态地址计算配合at
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce11(image1);
t[ 11 ] += getTickCount() - tinit;

//【方法十三】 利用图像的输入与输出
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
Mat result;
colorReduce12(image1, result);
t[ 12 ] += getTickCount() - tinit;
image2 = result;

//【方法十四】 利用操作符重载
image1 = imread("1.png");
tinit = getTickCount();
colorReduce13(image1);
t[ 13 ] += getTickCount() - tinit;

//------------------------------
}
//输出图像
imshow("原始图像", image0);
imshow("结果", image2);
imshow("图像结果", image1);

// 输出平均执行时间
cout << endl << "-------------------------------------------" << endl << endl;
cout << "\n【方法一】利用.ptr 和 []的方法所用时间为 " << 1000. * t[ 0 ] / getTickFrequency() / n
<< "ms" << endl;
cout << "\n【方法二】利用 .ptr 和 * ++ 的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 1 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法三】利用.ptr 和 * ++ 以及模操作的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 2 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法四】利用.ptr 和 * ++ 以及位操作的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 3 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法五】利用指针算术运算的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 4 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法六】利用 .ptr 和 * ++以及位运算、channels()的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 5 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法七】利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 6 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法八】利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 7 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法九】利用Mat_ iterator 的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 8 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十】利用Mat_ iterator以及位运算的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 9 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十一】利用Mat Iterator_的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 10 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十二】利用动态地址计算配合at 的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 11 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十三】利用图像的输入与输出的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 12 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十四】利用操作符重载的方法所用时间为"
<< 1000. * t[ 13 ] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;

waitKey();
return 0;
}

总结

方法有很多,只需要使用喜欢的或者熟悉的一种。就算你知道茴字有十一种写法,实际只需要会一种就可以了。

数据运算时,应该保持数据类型的一致。如果是UC,那么后面的所有运算都是UC,需要时进行类型转换。

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