OpenCV-C++对图像像素的四种遍历操作

在OpenCV-C++环境下，图像的存储容器是Mat对象，所以对图像像素的遍历，就是对Mat对象每一个数据元素的遍历。

关于Mat对象的详细介绍，可以参见博文 https://www.hhai.cc/thread-70-1-1.html

本文提供四种方式实现对OpenCV的Mat类矩阵元素的遍历。

以下四个代码通过对矩阵元素的遍历实现图像的反色操作。

四个代码中用到的图像的下载链接如下：

https://pan.baidu.com/s/1JEy2tiuwCKDi4n9TfuVyTA 提取码：201q

下面的四种方法的代码中会经常用到名字“Vec3b”，关于“Vec3b”的详细介绍，可参见下面这篇博文：
https://www.hhai.cc/thread-80-1-1.html

方法一：下标遍历法，格式为M.at<typename>(i,j)

这种方法实际上就是用Mat类的成员函数at()实现，
关于成员函数at()的详细介绍，
大家可参考博文 https://www.hhai.cc/thread-75-1-1.html (打开页面后搜索关键字“成员函数Mat:at()”)

这种方法是OpenCV-C++中对图像像素值访问和遍历最常用的方法。

这种方法的示例代码请参见下面这篇博文：

https://www.hhai.cc/thread-110-1-1.html

方法二：利用行指针遍历

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#include <iostream>using namespace std;
using namespace cv;cv::Mat inverseColor2(cv::Mat srcImage)
{cv::Mat tempImage = srcImage.clone();int row = tempImage.rows;// 由于图像是三通道图像，所以要作下面这样的处理int nStep = tempImage.cols * tempImage.channels();for (int i = 0; i < row; i++){// 取源图像的第i行指针const uchar* pSrcData = srcImage.ptr<uchar>(i);// 取目标图像的第i行指针uchar* pResultData = tempImage.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < nStep; j++){pResultData[j] = cv::saturate_cast<uchar>(255 - pSrcData[j]);}}return tempImage;
}int main()
{// 装载图像cv::Mat srcImage = cv::imread("F:/material/images/P0028-flower-02.jpg");cv::Mat dstImage;if (!srcImage.data)return -1;cv::imshow("srcImage", srcImage);dstImage = srcImage.clone();dstImage = inverseColor2(srcImage);cv::imshow("dstImage", dstImage);cv::waitKey(0);return 0;
}

行指针遍历法的代码补充说明：
image.ptr<uchar>(i)：取出图像中第i行数据的指针。
使用这种方法有一个前提：那就是图像每一行的数据在内存里是连续存储的，并且每个像素的三个通道数据按顺序存储。

方法三：利用数据的头指针直接按序遍历
这种方法的效率很高，但是要求不仅每一行的数据在内存里是连续存储的，行与行间也是连续的。
使用这种方法应先用Mat类的成员函数isContinuous()判断数据是否是连续存储的，满足此条件，才可使用该方法。
示例代码如下：

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#include <iostream>using namespace std;
using namespace cv;cv::Mat inverseColor3(cv::Mat srcImage)
{int row = srcImage.rows;int col = srcImage.cols;cv::Mat tempImage = srcImage.clone();// 判断是否是连续图像，即是否有像素填充if (srcImage.isContinuous() && tempImage.isContinuous()){row = 1;// 按照行展开col = col * srcImage.rows * srcImage.channels();}// 遍历图像的每个像素for (int i = 0; i < row; i++){// 设定图像数据源指针及输出图像数据指针const uchar* pSrcData = srcImage.ptr<uchar>(i);uchar* pResultData = tempImage.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < col; j++){*pResultData++ = 255 - *pSrcData++;}}return tempImage;
}int main()
{// 装载图像cv::Mat srcImage = cv::imread("F:/material/images/P0028-flower-02.jpg");cv::Mat dstImage;if (!srcImage.data)return -1;cv::imshow("srcImage", srcImage);dstImage = srcImage.clone();dstImage = inverseColor3(srcImage);cv::imshow("dstImage", dstImage);cv::waitKey(0);return 0;
}

方法四：使用OpenCV的迭代器来遍历

OpenCV的迭代器使用很简单，大家看了大家的代码就知道怎么用了，这里就不多叙述了。

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#include <iostream>using namespace std;
using namespace cv;cv::Mat inverseColor4(cv::Mat srcImage)
{cv::Mat tempImage = srcImage.clone();// 初始化源图像迭代器cv::MatConstIterator_<cv::Vec3b> srcIterStart = srcImage.begin<cv::Vec3b>();cv::MatConstIterator_<cv::Vec3b> srcIterEnd = srcImage.end<cv::Vec3b>();// 初始化输出图像迭代器cv::MatIterator_<cv::Vec3b> resIterStart = tempImage.begin<cv::Vec3b>();cv::MatIterator_<cv::Vec3b> resIterEnd = tempImage.end<cv::Vec3b>();// 遍历图像反色处理while (srcIterStart != srcIterEnd){(*resIterStart)[0] = 255 - (*srcIterStart)[0];(*resIterStart)[1] = 255 - (*srcIterStart)[1];(*resIterStart)[2] = 255 - (*srcIterStart)[2];// 迭代器递增srcIterStart++;resIterStart++;}return tempImage;
}int main()
{// 装载图像cv::Mat srcImage = cv::imread("F:/material/images/P0028-flower-02.jpg");cv::Mat dstImage;if (!srcImage.data)return -1;cv::imshow("srcImage", srcImage);dstImage = srcImage.clone();dstImage = inverseColor4(srcImage);cv::imshow("dstImage", dstImage);cv::waitKey(0);return 0;
}

四种方法的运行结果都是一样的，如下：

用我在博文 https://www.hhai.cc/thread-111-1-1.html 中给出的C++代码段运行时间测量代码，可以测试出运行时间最短的是方法三(数据头指针法)，其次依次是方法二(行指针法)、方法一(at法)，用时最多的是方法四(迭代器法)。

延伸阅读：Python-OpenCV对图像的遍历操作示例代码

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