C++下OpenCV学习笔记----访问图像中的像素

最新推荐文章于 2023-05-08 14:46:41 发布

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分类专栏： opencv 文章标签： opencv 计算机视觉 c++

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C++下OpenCV学习笔记

----访问图像中的像素

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- C++下OpenCV学习笔记

一.像素的储存方式

图像矩阵的大小取决于所用的颜色模型，进一步地说，取决于所用的通道数。
OpenCV中子列的通道顺序为BGR。
判断矩阵是否连续储存：isContinuous( )函数
（1）连续存储是返回true，否则返回false。
（2）Mat的数据部分存储是按照行进行存储的，相同行内的数据是连续存储，行与行之间的存储是否有间隙，可以通过isContinuous函数来判断。对于1*1或1*N矩阵总是连续的，一般使用Mat::create创建的矩阵总是连续的，而如果使用Mat::col，Mat::diag等提取的矩阵一部分，或者外部分配的数据构造矩阵头，则此类矩阵可能不再连续存储。
（3）代码实现

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
   
	Mat src = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\1.jpg");
	cout << "Is continuous?       ";
	if (src.isContinuous())
		cout << "YES." << endl;
	else
		cout << "NO." << endl;
	Mat src1(src, Rect(250, 125, 250, 150));
	cout << "Is continuous?       ";
	if (src1.isContinuous())
		cout << "YES." << endl;
	else
		cout << "NO." << endl;
	return 0;
}

（4）运行结果
在这里插入图片描述

二.颜色空间缩减（color space reduction）

定义：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。即做减法，比如颜色值0到9可取为新值0, 10到19可取为10，以此类推。
意义：可大大降低运算的复杂度。
简单的算法组成：
（1）遍历图像矩阵的每一个像素
（2）对像素运用缩减公式
代码实现（主函数）

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)

int main()
{
   
	Mat src = imread("C:\\Users\\441\\Desktop\\ZL\\夏目\\1.jpg");
	imshow("原始图像",src);
	Mat dst;
	dst.create(src.rows, src.cols, src.type());
	double time = static_cast<double>(getTickCount());
	colorReduce(src, dst, 128);  //缩减128倍
	time