opencv2-遍历图像像素的14种方法

最新推荐文章于 2025-07-01 14:50:09 发布

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#opencv #图像处理

本文详细介绍了在OpenCV2中遍历图像像素的14种不同方法，涵盖了各种实用技巧和常见应用场景，对于进行图像处理的开发者来说是宝贵的参考资料。

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opencv2-遍历图像像素的14种方法

//---------------------------------【宏定义部分】---------------------------------------------
// 描述：包含程序所使用宏定义
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#define NTESTS 14

#define NITERATIONS 20

//----------------------------------------- 【方法一】-------------------------------------------
// 说明：利用.ptr 和 []
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce0(Mat &image, int div=64) {
int nl= image.rows; //行数
int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
for (int j=0; j<nl; j++)
{
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
data[i]= data[i]/div*div + div/2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//-----------------------------------【方法二】-------------------------------------------------
// 说明：利用 .ptr 和 * ++
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce1(Mat &image, int div=64) {
int nl= image.rows; //行数
int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
for (int j=0; j<nl; j++)
{
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++= *data/div*div + div/2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//-----------------------------------------【方法三】-------------------------------------------
// 说明：利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce2(Mat &image, int div=64) {
int nl= image.rows; //行数
int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
for (int j=0; j<nl; j++)
{
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
int v= *data;
*data++= v - v%div + div/2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//----------------------------------------【方法四】---------------------------------------------
// 说明：利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
//----------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce3(Mat &image, int div=64) {
int nl= image.rows; //行数
int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
//掩码值
uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0
for (int j=0; j<nl; j++) {
uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
for (int i=0; i<nc; i++) {
//------------开始处理每个像素-------------------
*data++= *data&mask + div/2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//----------------------------------------【方法五】----------------------------------------------
// 说明：利用指针算术运算
//---------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce4(Mat &image, int div=64) {
int nl= image.rows; //行数
int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量