使用迭代器访问图像区域

最新推荐文章于 2025-09-08 12:18:00 发布

DevNinja

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文章标签： C/C++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevNinja/article/details/132574228

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本文介绍如何利用ITK库中的ImageRegionIterator迭代器访问和处理图像的特定区域。通过示例展示，该方法能简化代码，提高访问图像像素的效率，避免直接使用索引的复杂性。

使用迭代器访问图像区域

在图像处理中，经常需要访问图像的某个区域，进行一些处理操作。但是如果直接使用访问运算符来访问图像数据时，需要明确指定每个像素在图像中的位置，这样就需要写访问权才能访问索引，代码也比较繁琐。因此，我们可以使用迭代器来访问图像区域，从而简化代码，提高效率。

ITK库提供了一个方便的迭代器——ImageRegionIterator。该迭代器可以遍历给定图像的任意区域，并且可以方便地对图像进行修改。

下面是一个使用ImageRegionIterator遍历三维图像的例子：

#include "itkImage.h"
#include "itkImageRegionIterator.h"

typedef itk::

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ITK:具有写访问权限遍历图像的某个区域

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

05-18

423

ITK:具有写访问权限遍历图像的某个区域内容提要输出结果C++实现代码内容提要遍历图像的某个区域（具有写访问权限）。输出结果 C++实现代码 #include "itkImage.h" #include "itkImageFileReader.h" #include "itkImageRegionIterator.h" #include <itkImageToVTKImageFilter.h> #include "vtkVersion.h" #include "vtkImageViewe

使用迭代器访问图像中的特定区域

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08-23

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653

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互信息图像配准ITK程序

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itk中的Sobel算子

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这篇算是《itk中的特征提取算法（一）》的补丁，Sobel 是一阶微分算子，属于一种常用的图像增强方法。作者： Irwin Sobel，1968年提出，两个方向算子：检测水平边缘，检测垂直边缘。优点：快，简单有效缺点：不基于灰度对图像进行处理，噪声和条纹都得到了增强。 itk中提供了itkSobelEdgeDetectionImageFilter 和 itkSobelOp

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“最大熵原理是一种选择随机变量统计特性最符合客观情况的准则”

OpenCV实现用迭代器访问像素（C++实现）.zip

04-12

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最新发布

ujm567890的博客

09-08

本文介绍了一种基于通用编程的高效图像处理新方案，结合图像通用算法与迭代器适配器，实现高灵活性和高性能的图像操作。通过函数对象、访问器和迭代器的设计，算法可适用于多种像素类型和数据结构，支持边缘检测、区域生长、卷积等多种高级处理。文章详细阐述了平均滤波、种子区域生长、通用卷积等算法的实现，并展示了使用迭代器适配器（如扫描线、行列、Bresenham直线迭代器）提升算法复用性的方法。性能测试表明，该方法在现代编译器优化下接近手工优化代码的效率。此外，案例分析展示了其在数字摄影测量和PYTHON交互式系统中的成功

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585

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ITK库梳理总结： 1、数据的表示与访问类：基类：itk::Image, itk::Mesh 和 itk::PointSet. 1）图像数据类：基类：itk::Image ITK支持多种像素类型、多种空间维度图像进行操作。itk::ImageRegion：图像区域类：由itk::Index和itk::Size类定义；可以通过使用图像的起始索引和大小初始化该区域。成员函数：SetSi...

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这个是一个百度文库： https://wenku.baidu.com/view/c90bc13490c69ec3d5bb75e2.html 这个是ITK的官网例子： https://itk.org/Doxygen/html/WikiExamples_2Iterators_2ImageRegionIterator_8cxx-example.html 迭代器读写，比用三个for循环更快； ...

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