02 opencv矩阵的掩膜操作_opencv模板匹配掩膜-优快云博客

本文介绍如何使用OpenCV库中的掩膜操作来增强图像对比度，包括通过像素指针直接操作图像和使用filter2D函数实现。通过具体代码示例，展示了如何应用掩膜矩阵对图像进行锐化处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

获取图像像素指针
Mat.ptr(int i=0)获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行。
获得当前行指针const uchar* current=myImage.ptr(row);
获取当前像素点P(row,col)的像素值p(row,col)=current[col].
像素范围处理
saturate_cast 像素值大于255则设定为255，像素值小于0则设定为0，像素值在0-255之间则数值不变。
掩膜操作
矩阵的掩模操作是重新计算每个像素的像素值，通过掩模操作提高图像的对比度。按照如下公式进行掩膜操作。
A(i,j)=5*A(i,j) - [ A(i,j+1) + A(i,j-1) + A(i-1,j) + A(i+1,j) ]

代码

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("C:/Users/ASUS/Desktop/001.jpg");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);



	int cols = (src.cols - 1)*src.channels();
	int offsetx = src.channels();
	int rows = src.rows;

	dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
	for (int row = 1; row < rows - 1; row++) {
		const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);
		const uchar* current = src.ptr<uchar>(row );
		const uchar*next = src.ptr<uchar>(row + 1);
		 uchar* output = dst.ptr<uchar>(row );
		 for (int col = offsetx; col < cols - 1; col++) {	 
          output[col] =saturate_cast<uchar> (5 * current[col] - (current[col + offsetx]
		  + current[col - offsetx] + previous[col] + next[col])); 
		 
		 }
	}

	namedWindow("output image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("output image", dst);
	waitKey(0);
	return 0;
}

效果图
在这里插入图片描述
函数调用filter2D功能

定义掩膜Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
filter2D(src, dst, src.depth(), kernel)其中src为原图像，dst为掩膜后的图像，src.depth()为位图深度。
其使用效果与上面一样。

Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);