[opencv4]03-基于图像遍历的颜色压缩-补充

此文章用于补充：https://blog.youkuaiyun.com/chenhanxuan1999/article/details/98859125

对在上面的文章中记录的第三种随机访问的办法，补充如下：

[opencv4]03-基于图像遍历的颜色压缩-补充－目录

随机访问像素和其各个通道Ｄｅｍｏ

随机像素操作

1.cv :: Mat :: at(x, y)

2.cv :: Mat_ :: operator(int x [, int y [, int z]])

 参数Vec3b

基于C++11的快速像素遍历

---

随机访问像素和其各个通道Ｄｅｍｏ

https://blog.youkuaiyun.com/chenhanxuan1999/article/details/98859125#t5

Mat& random_access_compress(Mat& I, uchar* const table) {
    cout << endl << "**********Use random access***********" << endl;
    CV_Assert(I.depth() == CV_8U);

    const int channels = I.channels();
    switch (channels) {
        case 1 : {
            for (int i = 0 ; i < I.rows ; ++i) {
                for (int j = 0 ; j < I.cols ; ++j) {
                    I.at<uchar>(i, j) = table[I.at<uchar>(i, j)];
                }
            }
            break;
    }
        case 3 : {
            Mat_<Vec3b> _I = I;
            for (int i = 0 ; i < I.rows ; ++i) {
                for (int j = 0 ; j < I.cols ; ++j) {
                    _I(i, j)[0] = table[_I(i, j)[0]];
                    _I(i, j)[1] = table[_I(i, j)[1]];
                    _I(i, j)[2] = table[_I(i, j)[2]];
                }
            }
            I = _I;
            break;
        }
    }
    return I;
}

 

随机像素操作

这里使用了两种不同的办法来实现对图片中的一个像素pixel进行随机访问和操作：

• 1.cv :: Mat :: at(x, y)

使用mat_name.at<type>(row, col)访问ｔｙｐｅ编码的第ｒｏｗ行，第ｃｏｌ列的像素

• 2.cv :: Mat_ :: operator(int x [, int y [, int z]])

2.1 根据参数个数（１个，２个，３个）分为１，２，３维的情况：

_I(i,j)[0] = table[_I(i,j)[0]];　　//　这里是维的情况，一个像素有三个通道通过[0/1/2]来访问三个通道的值

2.2 Mat_ 和 Mat对象可以轻易地转化：

I = _I;

2.2的相比２.1优势在于少打字

 

 参数Vec3b

这里需要结合第二中迭代器遍历图片的代码进行说明：

https://blog.youkuaiyun.com/chenhanxuan1999/article/details/98859125#t4

Mat& iterator_compress(Mat& I, const uchar* const table) {
    cout << endl << "********Use Iterator Scanner***********" << endl;
    CV_Assert(I.depth() == CV_8U);
    const int channels = I.channels();
    switch (channels) {
        case 1: {
            MatIterator_<uchar> it, end;
            for (it = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>() ; it != end ; ++it) {
                *it = table[*it];
            }
            break;
        }
        case 3 :  {
            MatIterator_<Vec3b> it, end;
            for (it = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>() ; it != end ; ++it) {
                (*it)[0] = table[(*it)[0]];
                (*it)[1] = table[(*it)[1]];
                (*it)[2] = table[(*it)[2]];
            }
            break;
        }
    }
    return I;
}

Vec3b的意义是三个通道都是ｕｃｈａｒ类型的图片

由于迭代器每次访问一个像素后，就会访问下一个（访问完当前的ｃｏｌｕｍｎ就切换到下一个）

在ｃａｓｅ　３（三通道）的情况中，如果不使用迭代器 MatIterator_<Vec3b>而是ＭatIterator_<uchar>

则由OpenCV的ＢＧＲ编码规范，最终遍历的全部都是Ｂ，即蓝色的ｃｈａｎｎｅｌ

基于C++11的快速像素遍历

void applyTable(Mat_<uchar>& I, const uchar* const table)
{
    for(auto& pixel : I)
    {
        pixel = table[pixel];
    }
}