OpenCV?通過Mat遍歷圖像的方法匯總
我們在實際應(yīng)用中對圖像進行的操作，往往并不是將圖像作為一個整體進行操作，而是對圖像中的所有點或特殊點進行運算，所以遍歷圖像就顯得很重要，如何高效的遍歷圖像是一個很值得探討的問題。
Color Reduce
還是使用經(jīng)典的Reduce Color的例子，即對圖像中的像素表達進行量化。如常見的RGB24圖像有256×256×256中顏色，通過Reduce Color將每個通道的像素減少8倍至256/8=32種，則圖像只有32×32×32種顏色。假設(shè)量化減少的倍數(shù)是N，則代碼實現(xiàn)時就是簡單的value/N*N，通常我們會再加上N/2以得到相鄰的N的倍數(shù)的中間值，最后圖像被量化為(256/N)×(256/N)×(256/N)種顏色。
并對圖像降色彩后的彩色直方圖進行統(tǒng)計。
方法一、直接對圖像像素修改.at<typename>(i,j)
Mat類提供了一個at的方法用于取得圖像上的點，它是一個模板函數(shù)，可以取到任何類型的圖像上的點。
void colorReduce(Mat& image,int div)
{
for(int i=0;i<image.rows;i++)
{
for(int j=0;j<image.cols;j++)
{
image.at<Vec3b>(i,j)[0]=image.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div+div/2;
image.at<Vec3b>(i,j)[1]=image.at<Vec3b>(i,j)[1]/div*div+div/2;
image.at<Vec3b>(i,j)[2]=image.at<Vec3b>(i,j)[2]/div*div+div/2;
}
}
}
通過上面的例子我們可以看出，at方法取圖像中的點的用法：
image.at<uchar>(i,j)：取出灰度圖像中i行j列的點。
image.at<Vec3b>(i,j)[k]：取出彩色圖像中i行j列第k通道的顏色點，k=[0,1,2]，分別代表B,G,R。
其中uchar,Vec3b都是圖像像素值的類型，不要對Vec3b這種類型感覺害怕，其實在core里它是通過typedef Vec<T,N>來定義的，N代表元素的個數(shù)，T代表類型。
更簡單一些的方法：OpenCV定義了一個Mat的模板子類為Mat_，它重載了operator()讓我們可以更方便的取圖像上的點。
Mat_<uchar> im=image; im(i,j)=im(i,j)/div*div+div/2;
二、用指針.ptr<uchar>(k)來遍歷輸入圖像，數(shù)組[]生成輸出圖像
上面的例程中可以看到，我們實際喜歡把原圖傳進函數(shù)內(nèi)，但是在函數(shù)內(nèi)我們對原圖像進行了修改，而將原圖作為一個結(jié)果輸出，很多時候我們需要保留原圖，這樣我們需要一個原圖的副本。
void colorReduce(const Mat& image,Mat& outImage,int div)
{
// 創(chuàng)建與原圖像等尺寸的圖像
outImage.create(image.size(),image.type());
int nr=image.rows;
// 將3通道轉(zhuǎn)換為1通道
int nl=image.cols*image.channels();
for(int k=0;k<nr;k++)
{
// 每一行圖像的指針
const uchar* inData=image.ptr<uchar>(k);
uchar* outData=outImage.ptr<uchar>(k);
for(int i=0;i<nl;i++)
{
outData[i]=inData[i]/div*div+div/2;
}
}
}
從上面的例子中可以看出，取出圖像中第i行數(shù)據(jù)的指針：image.ptr<uchar>(i)。
值得說明的是：程序中將3通道的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為1通道，在建立在每一行數(shù)據(jù)元素之間在內(nèi)存里是連續(xù)存儲的，每個像素三通道像素按順序存儲。也就是一幅圖像數(shù)據(jù)最開始的三個值，是最左上角的那像素的三個通道的值。
但是這種用法不能用在行與行之間，因為圖像在OpenCV里的存儲機制問題，行與行之間可能有空白單元。這些空白單元對圖像來說是沒有意思的，只是為了在某些架構(gòu)上能夠更有效率，比如intel MMX可以更有效的處理那種個數(shù)是4或8倍數(shù)的行。但是我們可以申明一個連續(xù)的空間來存儲圖像，這個話題引入下面最為高效的遍歷圖像的機制。
三、用指針.ptr<uchar>(k)來遍歷輸入圖像，指針方式生成輸出圖像
與上述方法二遍歷圖像的方法相同，而生成輸出圖像的方式從數(shù)組換成了指針的方式。因此只需改動一句話。
void colorReduce(const Mat& image,Mat& outImage,int div)
{
// 創(chuàng)建與原圖像等尺寸的圖像
outImage.create(image.size(),image.type());
int nr=image.rows;
// 將3通道轉(zhuǎn)換為1通道
int nl=image.cols*image.channels();
for(int k=0;k<nr;k++)
{
// 每一行圖像的指針
const uchar* inData=image.ptr<uchar>(k);
uchar* outData=outImage.ptr<uchar>(k);
for(int i=0;i<nl;i++)
{
*outData++ = *inData++ / div*div + div / 2;
}
}
}
四、用指針.ptr<uchar>(k)來遍歷輸入圖像，指針方式結(jié)合位運算生成輸出圖像
與上述方法遍歷圖像的方法相同，而生成輸出圖像的方式從加減乘除基本四則運算的方式換成了位運算的方式。
這里特別需要注意的是，位運算的優(yōu)先級是低于乘除加減的，所以一定要在位運算加括號。
void colorReduce(const Mat& image, Mat& outImage, int div)
{
// 創(chuàng)建與原圖像等尺寸的圖像
outImage.create(image.size(), image.type());
int nr = image.rows;
// 將3通道轉(zhuǎn)換為1通道
int nl = image.cols*image.channels();
//對數(shù)換底公式log a(b) = log b/log a
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
// mask used to round the pixel value e.g. for div=16, mask= 0xF0
uchar mask = 0xFF << n;
for (int k = 0; k<nr; k++)
{
// 每一行圖像的指針
const uchar* inData = image.ptr<uchar>(k);
uchar* outData = outImage.ptr<uchar>(k);
for (int i = 0; i<nl; i++)
{
//進行位運算時要注意加括號，位運算優(yōu)先級低于+-*/
*outData++ = (*inData++ & mask) + div / 2;
}
}
}
五、用指針.ptr<uchar>(k)來遍歷輸入圖像，指針方式結(jié)合取模運算生成輸出圖像
與上述方法遍歷圖像的方法相同，而生成輸出圖像的方式從位運算的方式換成了取模運算的方式。
void colorReduce(const Mat& image, Mat& outImage, int div)
{
// 創(chuàng)建與原圖像等尺寸的圖像
outImage.create(image.size(), image.type());
int nr = image.rows;
// 將3通道轉(zhuǎn)換為1通道
int nl = image.cols*image.channels();
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
// mask used to round the pixel value e.g. for div=16, mask= 0xF0
uchar mask = 0xFF << n;
for (int k = 0; k<nr; k++)
{
// 每一行圖像的指針
const uchar* inData = image.ptr<uchar>(k);
uchar* outData = outImage.ptr<uchar>(k);
for (int i = 0; i<nl; i++)
{
int Data = *inData++;
*outData++ = Data - Data%div + div / 2;
}
}
}
六、連續(xù)圖像isContinuous()函數(shù)方法。
上面已經(jīng)提到過了，一般來說圖像行與行之間往往存儲是不連續(xù)的，但是有些圖像可以是連續(xù)的，Mat提供了一個檢測圖像是否連續(xù)的函數(shù)isContinuous()。當(dāng)圖像連通時，我們就可以把圖像完全展開，看成是一行。
void colorReduce(const Mat& image,Mat& outImage,int div)
{
int nr=image.rows;
int nc=image.cols;
outImage.create(image.size(),image.type());
if(image.isContinuous()&&outImage.isContinuous())
{
nr=1;
nc=nc*image.rows*image.channels();
}
for(int i=0;i<nr;i++)
{
const uchar* inData=image.ptr<uchar>(i);
uchar* outData=outImage.ptr<uchar>(i);
for(int j=0;j<nc;j++)
{
*outData++=*inData++/div*div+div/2;
}
}
}
用指針除了用上面的方法外，還可以用指針來索引固定位置的像素：
image.step返回圖像一行像素元素的個數(shù)（包括空白元素），image.elemSize()返回一個圖像像素的大小。
image.at<uchar>(i,j)=image.data+i*image.step+j*image.elemSize();
七、迭代器Mat_iterator方法。
下面的方法可以讓我們來為圖像中的像素聲明一個迭代器：
MatIterator_<Vec3b> it; Mat_<Vec3b>::iterator it;
如果迭代器指向一個const圖像，則可以用下面的聲明：
MatConstIterator<Vec3b> it; 或者 Mat_<Vec3b>::const_iterator it;
下面我們用迭代器來簡化上面的colorReduce程序：
void colorReduce(const Mat& image,Mat& outImage,int div)
{
outImage.create(image.size(),image.type());
MatConstIterator_<Vec3b> it_in=image.begin<Vec3b>();
MatConstIterator_<Vec3b> itend_in=image.end<Vec3b>();
MatIterator_<Vec3b> it_out=outImage.begin<Vec3b>();
MatIterator_<Vec3b> itend_out=outImage.end<Vec3b>();
while(it_in!=itend_in)
{
(*it_out)[0]=(*it_in)[0]/div*div+div/2;
(*it_out)[1]=(*it_in)[1]/div*div+div/2;
(*it_out)[2]=(*it_in)[2]/div*div+div/2;
it_in++;
it_out++;
}
}
如果你想從第二行開始，則可以從
image.begin<Vec3b>()+image.rows
開始。
上面7種方法中，第4種方法的效率最高！
到此這篇關(guān)于OpenCV 通過Mat遍歷圖像的幾種方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV遍歷圖像內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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