OpenCV——高效遍历图像（C++版本）

OpenCV遍历图像像素是很常见的事情，比较下面的三种遍历方式哪个是最高效的。

前言

在OpenCV C++中Mat对象的内存管理由OpenCV框架自动负责内存分配与回收，基于智能指针实现内存管理。Mat对象的数据组织形式与像素块数据的存储方式，Mat对象由两个部分组成，元数据头部加像素数据块部分，图示如下：

三种图像遍历方式

方法一

基于Mat对象的随机像素访问API实现，通过行列索引方式遍历每个像素值

void method_1(Mat &image) {double t1 = getTickCount();int w = image.cols;int h = image.rows;for (int row = 0; row < h; row++) {for (int col = 0; col < w; col++) {Vec3b bgr = image.at<Vec3b>(row, col);bgr[0] = 255 - bgr[0];bgr[1] = 255 - bgr[1];bgr[2] = 255 - bgr[2];image.at<Vec3b>(row, col) = bgr;}}double t2 = getTickCount();double t = ((t2 - t1) / getTickFrequency()) * 1000;ostringstream ss;ss << "Execute time : " << std::fixed << std::setprecision(2) << t << " ms ";putText(image, ss.str(), Point(20, 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);imshow("result", image);
}

方法二

基于Mat对象的行随机访问指针方式实现对每个像素的遍历

 void method_2(Mat &image) {double t1 = getTickCount();int w = image.cols;int h = image.rows;for (int row = 0; row < h; row++) {Vec3b* curr = image.ptr<Vec3b>(row);for (int col = 0; col < w; col++) {Vec3b bgr = curr[col];bgr[0] = 255 - bgr[0];bgr[1] = 255 - bgr[1];bgr[2] = 255 - bgr[2];}}double t2 = getTickCount();double t = ((t2 - t1) / getTickFrequency()) * 1000;ostringstream ss;ss << "Execute time : " << std::fixed << std::setprecision(2) << t << " ms ";putText(image, ss.str(), Point(20, 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);imshow("result", image);
}

除了上述的行指针遍历方式，常见的行指针还有如下：

CV_8UC1: 灰度图像
uchar* ptr = image.ptr<uchar>(row_index);CV_8UC3: 彩色图像
Vec3b* ptr = image.ptr<cv::Vec3b>(row_index);CV_32FC1: 单通道浮点数图像
float* ptr = image.ptr<float>(row_index);CV_32FC3: 三通道浮点数图像
Vec3f* ptr = image.ptr<cv::Vec3f>(row_index);

方法三

直接获取Mat对象的像素块的数据指针，基于指针操作，实现快速像素方法

 void method_3(Mat &image) {double t1 = getTickCount();int w = image.cols;int h = image.rows;for (int row = 0; row < h; row++) {uchar* uc_pixel = image.data + row*image.step;for (int col = 0; col < w; col++) {uc_pixel[0] = 255 - uc_pixel[0];uc_pixel[1] = 255 - uc_pixel[1];uc_pixel[2] = 255 - uc_pixel[2];uc_pixel += 3;}}double t2 = getTickCount();double t = ((t2 - t1) / getTickFrequency()) * 1000;ostringstream ss;ss << "Execute time : " << std::fixed << std::setprecision(2) << t << " ms ";putText(image, ss.str(), Point(20, 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);imshow("result", image);
}

实践证明，唯一正确的选择是直接方法三使用data指针直接访问，但是这个在OpenCV官方的教程都没有明确说明，官方教程代码都是基于第一种方式，是为了理解与入门，这个也导致一些人在做开发的时候直接使用第一种方式做遍历，然后就是代码运行太慢，以后请用正确方式打开Mat对象遍历。

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