OpenCv008遍历图像和邻域操作

/*遍历图像和邻域操作
     在图像处理中，通过当前位置的相邻像素计算新的像素值是很常见的操作。当邻域包含图像的前几行和后几行时，
	 此时需要同时扫描图像的若干行。今天学习如何操作这个知识。

	 对邻域的像素的操作，通过对图像锐化的过程来练习对邻域像素的操作 

	 书本上说：众所周知 ，将一幅图像减去他经过拉普拉斯滤波后的图像，这幅图像的边缘部分将被放大，即使细节部分
	 更加锐利！！奶奶的 看来我还不够大众啊  我咋不知道

	 我觉得还是下面这个解释比较好 
	 锐化滤波器则使用邻域的微分作为算子，增大邻域间像素的差值，使图像的突变部分变的更加明显。
	 锐化的作用是加强图像的边沿和轮廓，通常也成为高通滤波器： 公式：  
	 sharpened_pixel = 5 *current -left - right - up - down  
	 其中 left代表 当前像素左边紧挨着的像素  其他依次类推    
	 */

#include<opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
void sharpen(Mat &image, Mat &result)
{
	/*Mat对象的size函数返回 像素的大小 比如这个返回值 是 [1366*768]  
	至于 type的作用  见  https://blog.youkuaiyun.com/pekingFloater/article/details/82688327
	*/
	result.create(image.size(), image.type());
	int nl = image.rows;
	int nc = image.cols * image.channels();
	for (int j = 1; j < nl-1; j++)
	{
		uchar *previous = image.ptr<uchar>(j - 1);  //上一行
		uchar *current = image.ptr<uchar>(j);//当前行
		uchar *next = image.ptr<uchar>(j + 1);// 下一行
		uchar *output = result.ptr<uchar>(j);//输出行
		for (int i = 1; i < nc-1; i++)
		{
			/* 防止溢出：cout << int(saturate_cast<uchar>(267));输出255*/
			*output++ = saturate_cast<uchar>(5 * current[i] - current[i - 1] - current[i + 1] - previous[i] - next[i]);
		}
		//将未处理的像素 设置为0  对下面 语句的语法操作不是很理解  
		result.row(0).setTo(Scalar(0));
		result.row(result.rows - 1).setTo(Scalar(0));
		result.col(0).setTo(Scalar(0));
		result.col(result.cols - 1).setTo(Scalar(0));
		
		namedWindow("锐化后的图像");
		imshow("锐化后的图像", result);
	}
}
int main()
{
	Mat image,result;
	image = imread("Test.jpg", IMREAD_UNCHANGED);
	namedWindow("原始图像");
	imshow("原始图像", image);
	sharpen(image,result);
	waitKey(0);
	return 0;
}