使用Opencv获取每个像素点的RGB颜色分量/HSV颜色分量

一.  所需结构体

CvScalar

结构体介绍

typedef struct CvScalar  
{  
　　double val[4];  //BGRA
　　}CvScalar;  

二. 所需函数

cvGet2D

函数功能：获取像素点上的RGB颜色分量，如果是灰度图直接返回灰度图颜色分量

函数原型：

CvScalar cvGet2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1 );

参数介绍：

 

const CvArr* arr：    要获取像素点颜色分量的图像指针

int idx0：            对应第几行

int idx1：            对应第几列

返回值：将获取到的像素点值以BGR的顺序返回到CvScalar结构体的val元素中，如果是灰度图那么val第一个元素就是灰度图的颜色分量

 

 

 

三. 开始编写代码

实验图：

jpg格式

3.1 打开一张图片

//加载图像到内存
IplImage *image = cvLoadImage("D:\\1.jpg");
if (image == NULL){	//open image error
	printf("打开图像文件失败!");
	return -1;
}

获取像素点颜色RGB颜色分量

CvScalar scalar;	//scalar
	for (int i = 0; i <= image->height-1; ++i){
		for (int j = 0; j <= image->width-1; ++j){
			scalar = cvGet2D(image,i,j);	//获取像素点的RGB颜色分量
			printf("第%d个像素的R：%lf，B：%lf，G：%lf\n",(i*image->width)+j, scalar.val[2], scalar.val[0], scalar.val[1]);
			getchar();	//防止打印速度太快，暂停一次打印一次
		}
	}

运行结果：

完整代码：

	//加载图像到内存
	IplImage *image = cvLoadImage("D:\\1.jpg");
	if (image == NULL){	//open image error
		printf("打开图像文件失败!");
		return -1;
	}
	CvScalar scalar;	//scalar
	for (int i = 0; i <= image->height-1; ++i){
		for (int j = 0; j <= image->width-1; ++j){
			scalar = cvGet2D(image,i,j);	//获取像素点的RGB颜色分量
			printf("第%d个像素的R：%lf，B：%lf，G：%lf\n",(i*image->width)+j, scalar.val[2], scalar.val[0], scalar.val[1]);
			getchar();	//防止打印速度太快，暂停一次打印一次
		}
	}

HSV通道：

 

需要cvCvtColor函数，我们只需要复用一下上面的代码即可

 

注意HSV颜色空间没有顺序问题，而RGB颜色空间Opencv使用的是BGR！

//加载图像到内存
	IplImage *image = cvLoadImage("D:\\1.jpg");
	if (image == NULL){	//open image error
		printf("打开图像文件失败!");
		return -1;
	}
	IplImage *image1 = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), image->depth, image->nChannels);  //注意图像必须和输入图像的size，颜色位深度，通道一致
	cvZero(image1); //清空image_data数据  
	cvCvtColor(image, image1, CV_BGR2HSV);//CV_BGR2HSV  
	CvScalar scalar;	//scalar
	for (int i = 0; i <= image1->height-1; ++i){	//HSV
		for (int j = 0; j <= image1->width-1; ++j){
			scalar = cvGet2D(image1, i, j);	//获取像素点的RGB颜色分量
			printf("第%d个像素的H：%d°，S：%lf，V：%lf\n", (i*image->width) + j, (int)scalar.val[0]*2, scalar.val[1]/255, scalar.val[2]/255);
			getchar();	//防止打印速度太快，暂停一次打印一次
		}
	}

运行结果：