6、图像处理与颜色计算全解析

图像处理与颜色计算全解析

1. 图像像素处理基础

在处理图像时，为了访问前一行和后一行的相邻像素，我们需要定义额外的指针并共同递增它们，然后在扫描循环中访问这些行的像素。在计算输出像素值时，会调用 cv::saturate_cast 模板函数，这是因为对像素进行数学运算的结果可能超出允许的像素值范围（即低于 0 或高于 255）。该函数会将负值变为 0，大于 255 的值变为 255，如果输入参数是浮点数，结果会四舍五入到最接近的整数。

对于无法处理的边界像素（因为其邻域未完全定义），我们可以单独处理。通常将它们设置为 0，例如使用 result.row(0).setTo(cv::Scalar(0)); 将结果图像第一行的所有像素值设为 0。对于 3 通道彩色图像，可使用 cv::Scalar(a,b,c) 为每个通道指定值。

当对像素邻域进行计算时，通常用核矩阵表示。以锐化滤波器为例，其核矩阵如下：
| -1 | -1 | -1 |
|----|----|----|
| -1 | 5 | -1 |
| -1 | -1 | -1 |

核矩阵的中心对应当前像素，每个单元格的值是对应像素的乘数，应用核矩阵到像素的结果是所有乘积的总和。OpenCV 提供了 cv::filter2D 函数来应用核矩阵进行滤波，示例代码如下：

void sharpen2D(const cv::Mat &image, cv::Mat &re