计算机视觉 OpenCV Android | Mat像素操作（图像像素的读写、均值方差、算术、逻辑等运算、权重叠加、归一化等操作）...

本文目录

1. 像素读写

2. 图像通道与均值方差计算

3. 算术操作与调整图像的亮度和对比度

4. 基于权重的图像叠加

5. Mat的其他各种像素操作

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1. 像素读写

• Mat作为图像容器，其数据部分存储了图像的像素数据，我们可以通过相关的API来获取图像数据部分；
• 在获取图像数据的时候，知道Mat的类型与通道数目关重要，
  根据Mat的类型与通道数目，开辟适当大小的内存空间，
  然后通过get方法就可以循环实现每个像素点值的读取、修改，
  然后再通过put方法修改与Mat对应的数据部分。

常见的Mat的像素读写get与put方法支持如下表：

• 默认情况下，imread方式将Mat对象类型加载为CV_8UC3，
  本系列笔记跟随原著默认提到的加载图像文件均为Mat对象、类型均为CV_8UC3、通道顺序均为BGR。
• 上表中所列举的是当前OpenCV支持的读取图像的方法；
  使用时若需要将像素值写入到Mat对象中，使用与每个get方法相对应的put方法即可。
• 根据开辟的缓存区域data数组的大小，
  读写像素既可以每次从Mat中读取一个像素点数据，
  或者可以每次从Mat中读取一行像素数据，
  还可以一次从Mat中读取全部像素数据。

下面演示对Mat对象中的每个像素点的值都进行取反操作，并且分别用这三种方法实现像素操作。

• 首先要将图像加载为Mat对象，
  然后获取图像的宽、高以及通道数channels（特别注意这三个值，接下来一直用到，尤其channels）：

Mat src = Imgcodecs.imread(fileUri.getPath());
if(src.empty()){
　　return;
}
int channels = src.channels();
int width = src.cols();
int height = src.rows();

接下来便可以通过方才所述三种方式读取像素数据、修改、写入并比较它们的执行时间。

1.1.从Mat中每次读取一个像素点数据

对于CV_8UC3的Mat类型来说，对应的数据类型是byte；
则先初始化byte数组data，用来存取每次读取出来的一个像素点的所有通道值，
数组的长度取决于图像通道数目。

完整代码如下：

byte[] data = new byte[channels];
int b=0, g=0, r=0;
for(int row=0; row<height; row++) {
　　for(int col=0; col<width; col++) {
　　　　　　// 读取
　　　　　　src.get(row, col, data);//!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!读取一个px
　　　　　　b = data[0]&0xff;
　　　　　　g = data[1]&0xff;
　　　　　　r = data[2]&0xff;
　　　　　　// 修改
　　　　　　b = 255 - b;
　　　　　　g = 255 - g;
　　　　　　r = 255 - r;
　　　　　　// 写入
　　　　　　data[0] = (byte)b;
　　　　　　data[1] = (byte)g;
　　　　　　data[2] = (byte)r;
　　　　　　src.put(row, col, data);
　　}
}

补充诠释：

• 一个px有多个通道；
• 一个通道配给它一个数组元素；
• 1.2中逐行读取时的一个列（某行中的某个列其实就是一个数组元素而已）不是px，
  而只是某个px的一个channel而已；
• 1.3 同理
• 即1.2 以及1.3 中，data的一个元素，不是px，而只是某个px的一个channel而已；

1.2 从Mat中每次读取一行像素数据

首先需要定义每一行像素数据数组的长度，这里为图像宽度乘以每个像素的通道数目。
接着循环修改每一行的数据；
这里get方法的第二个参数 col = 0的意思是从每一行的第一列开始获取像素数据。

完整代码如下：

       // each row data
        byte[] data = new byte[channels*width];//channels 是一个px的通道数；width是一个行的px的个数；
        // loop
        int b=0, g=0, r=0;
        int pv = 0;
        for(int row=0; row<height; row++) {
            src.get(row, 0, data);
            /*get一整行的px数据，存进data；形象地说，是以 位置是（row， 0）的第一个px的第一个channel为起始元素，获取一个data长度的数据；
            数据一个元素（channel）一个元素（channel）地存进数组data， 每个元素是某个px的一个channel；*/
            for(int col=0; col<data.length; col++) {//行中循环列，处理内容：修改一整行的数据
                // 读取
                pv = data[col]&0xff;
                // 修改
                pv = 255 - pv;
                data[col] = (byte)pv;
            }
            // 至此，data蓄满一行修改好的px（channel）数据
            // 写入
            src.put(row, 0, data);
        }

关于代码的补充诠释：

• byte[] data = new byte[channels*width];中：
  channels 是一个px的通道数；
  width是一个行的px的个数；
• for(int row=0; row<height; row++)：外层 for 循环行；
• src.get(row, 0, data);get一整行的px数据，存进data；
  形象地说，
  是以 位置是（row， 0）即第一个px的第一个channel为起始元素，
  获取一个data长度的数据；
  数据一个元素（channel）一个元素（channel）地存进数组data，
  每个元素是某个px的一个channel；
• for(int col=0; col<data.length; col++)次层 for ，
  行中循环列，处理内容：修改一整行的数据；
• 次层for执行完毕，data蓄满一行修改好的px（channel）数据；
• src.put(row, 0, data)：数组对象引用赋给行首，交付整行数据；
  形象地说，
  是以 位置是（row， 0）的第一个px的第一个channel为起始元素，
  提交一个data长度的数据，即一整行；

1.3 从Mat中一次读取全部像素数据

• 首先定义数组长度，这里为图像宽度×图像高度×通道数目，
  然后一次性获取全部像素数据，
  即get的前面两个参数row=0、col=0，表示从第一个像素的第一个channel开始读取。

完整代码如下：

// all pixels
int pv = 0;
byte[] data = new byte[channels*width*height];
src.get(0, 0, data);
for(int i=0; i<data.length; i++) {
　　pv = data[i]&0xff;
　　pv = 255-pv;
　　data[i] = (byte)pv;
}
src.put(0, 0, data);

关于代码的补充诠释（参考1.2的补充，不难理解）：

• src.get(0, 0, data);get全部的px数据，存进data；
  形象地说，
  是以 位置是（0， 0）即第一个px的第一个channel为起始元素，
  获取一个data长度的数据；
  数据一个元素（channel）一个元素（channel）地存进数组data，
  每个元素是某个px的一个channel；
• src.put(0, 0, data)：数组对象引用赋给行首，交付全部数据；
  形象地说，
  是以 位置是（0， 0）的第一个px的第一个channel为