1.1opencv学习笔记矩阵的掩模操作

这篇博客介绍了OpenCV中矩阵掩模操作的概念,用于调整图像对比度。掩模(mask)也称为kernel,通过掩模计算每个像素的新值。文章讲解了掩模操作的原理,展示了对比度增强的计算公式,并提到了使用filter2D函数进行掩模操作的方法。此外,还详细阐述了如何定义掩模、应用filter2D函数,以及获取图像像素指针和处理像素范围的技巧。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

矩阵的掩模是根据掩模来重新计算每个像素的像素值,掩模(mask)也被称为kernel,通过掩模操作实现的图像对比度调整。掩模操作的原理:
图1 图2
红色是中心像素,从上到下,从左到右对每个像素做同样的处理操作,得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象,计算公式:I(i,j)==5*I(i,j)-[I(i-1,j)+(i+1,j)+(i,j-1)+(i,j+1)]

掩模的操作还可以调用filter2D函数,具体方法如下:
1.定义掩膜:Mat kernel = (Mat_(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
2.filter2D( src, dst, src.depth(), kernel );其中src与dst是Mat类型变量、src.depth表示位图深度,有32、24、8等

本文代码实现的主要函数有:
(1).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,从0开始计行数。
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]
(2).像素范围处理saturate_cast<uchar>,这个函数的功能是确保RGB值的范围在0~255之间:

saturate_cast<uchar>(-100),返回 0。
saturate_cast<uchar>(288),返回25
saturate_cast<uchar>(100),返回100

代码如下:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("E:/9.JPG");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image");
	imshow("input image", src);

	
	/*int cols = (src.cols-1) * src.channels();
	int offsetx = src.channels();
	int rows = src.rows;
//初始化输出图像,zeros使输出图像的大小,类型与输入的图像一致
	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; col++) {
			output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col- offsetx] + current[col+ offsetx] + previous[col] + next[col]));
		}
	}
	*/
	double t = getTickCount();//执行时间
	Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
	filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);
	double timeconsume = (getTickCount() - t) / getTickFrequency();
	printf("tim consume %.2f\n", timeconsume);

	namedWindow("OUTPUT");
	imshow("OUTPUT", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值