图像像素的获取和操作（第三天）

图像处理顾名思义就是对图像的像素进行操作，这是核心基础！

有三种方法对图像的操作：(图像像素的获取参差在其中)

第一种：使用指针进行操作

这个指针在上一篇博文中已经提到，这节博文进行加深理解。

先讲解opencv的指针应用：

 1 Mat image = cv::Mat(400, 600, CV_8UC3); //宽400，长600，３通道彩色图片 rows=400，cols=600 2     uchar * data000 = image.ptr<uchar>(0);//第一行第一个元素地址3     uchar * data100 = image.ptr<uchar>(1);//第二行第一个元素地址4     uchar * data001 = image.ptr<uchar>(0)[1];//第一行第二个元素地址5 　  uchar * data111 = image.ptr<uchar>(0)(1);//这个目的是想操作第一行第二个元素的地址，语法没错，但是操作的结果是错误的，具体看下面6     uchar * data7 Mat image = cv::Mat(400, 600, CV_8UC3); //宽400，长600，３通道彩色图片8     Vec3b * data000 = image.ptr<cv::Vec3b>(0);//9     Vec3b * data100 = image.ptr<cv::Vec3b>(1);//
10     Vec3b * data001 = image.ptr<cv::Vec3b>(0)[1];//第一行第二个像素
11     Vec3b * data001 = image.ptr<cv::Vec3b>(0)[1][0];//第一行第二个像素第一个通道
12     Vec3b * data

指针的实例(正确)

 1 int main(int argc,char**argv)2  2 {3  3     Mat input_image = imread("9.jpg");4  4     //cvtColor(input_image, input_image, COLOR_BGR2GRAY);5  5     namedWindow("Sourse image");6  6     imshow("Sourse image", input_image);7  7     Mat output_image;8  8     int width =  input_image.rows;9  9     int length = input_image.cols;
10 10     output_image.create(input_image.size(),input_image.type());
11 11     //-----------------指针操作--------------------//
12 12     for (int i = 0; i < width; i++)
13 13     {
14 14         uchar *in = input_image.ptr<uchar>(i);
15 15         uchar *out = output_image.ptr<uchar>(i);
16 16         for (int j = 0; j < length * input_image.channels(); j++)
17 17         {
18 18             out[j] = 255 - in[j];
19 23         }
20 24     }
21 25 namedWindow("Destinate image");
22 26     imshow("Destinate image",output_image);
23 27     waitKey(0);
24 28     return 0;
25 29 }

显示：

指针的实例(错误)

 1 int main(int argc,char**argv)2 {3     Mat input_image = imread("9.jpg");4     //cvtColor(input_image, input_image, COLOR_BGR2GRAY);5     namedWindow("Sourse image");6     imshow("Sourse image", input_image);7     Mat output_image;8     int width =  input_image.rows;9     int length = input_image.cols;
10     output_image.create(input_image.size(),input_image.type());
11     //-----------------指针操作--------------------//
12     for (int i = 0; i < width; i++)
13     {
14         for (int j = 0; j < length * input_image.channels(); j++)
15         {
16             *(output_image.ptr<uchar>(i, j)) = saturate_cast<uchar>(255 - (*(input_image.ptr<uchar>(i, j))));//这段代码是有问题的操作
17         }
18     }
19 namedWindow("Destinate image");
20     imshow("Destinate image",output_image);
21     waitKey(0);
22     return 0;
23 }

显示：

第二种是利用迭代器：

迭代器在C++里面经常用到，个人简单的理解就是指针的升级版，有指针的基本功能，并且比指针还好用。

这部分内容比较简单，有C++基础就看的懂，就不解释过多。

直接上代码：

注意：[]是一级优先级，*：是二级优先级，(*out)[0]:这里一定得加括号！！！

 1 Mat_<Vec3b>::iterator in = input_image.begin<Vec3b>();2     Mat_<Vec3b>::iterator out = output_image.begin<Vec3b>();3     while (in != input_image.end<Vec3b>())4     {5         (*out)[0] = saturate_cast<uchar>(255 - (*in)[0]);6         (*out)[1] = saturate_cast<uchar>(255 - (*in)[1]);7         (*out)[2] = saturate_cast<uchar>(255 - (*in)[2]);8         ++out;9         ++in;
10     }

图片显示和上面一样了。

第三种是Mat自带的at函数：

从下面可以看出，上面指针的错误在这里可以运用，一般操作图像用at，用的熟练就用指针。当然指针的速度肯定最快的

 1 for (int i = 0; i < width; i++)2     {3         4         for (int j = 0; j < length; j++)5         {6             if (input_image.channels() == 3) {7             output_image.at<Vec3b>(i, j)[0] = saturate_cast<uchar>(255-input_image.at<Vec3b>(i,j)[0]);8             output_image.at<Vec3b>(i, j)[1] = saturate_cast<uchar>(255-input_image.at<Vec3b>(i,j)[1]);9             output_image.at<Vec3b>(i, j)[2] = saturate_cast<uchar>(255-input_image.at<Vec3b>(i,j)[2]);
10             }
11             else {
12                 output_image.at<uchar>(i, j) = saturate_cast<uchar>(255-input_image.at<uchar>(i, j));
13             }
14         }
15     }

其实还有很多种方法，在网上看到一篇博文说有十种方法，等到我用十种方法的时候我应该成大神了。哈哈

本博文参考《opencv3编程入门》、51CTO的教程、http://blog.csdn.net/github_35160620/article/details/51708659

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