OpenCV学习笔记5——core组件访问图像像素

本文介绍了一种图像处理技术——颜色量化,通过三种不同的方法实现:指针访问像素、迭代器访问像素和动态地址计算。该技术可以减少图像的颜色种类,使图像效果变得模糊。

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



#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
//指针访问像素
void colorReduce1(Mat &dstImage, Mat &outputImage, int div)
{
	outputImage = dstImage.clone();//复制实参到临时变量
	int rowNumber = outputImage.rows;//行数
	//列数*通道数=每一行元素个数,灰度图通道数为1,彩色图为3
	int colNumber = outputImage.cols*outputImage.channels();
	for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
	{
		uchar *data = outputImage.ptr<uchar>(i);//获取第i行首地址
		for (int j = 0; j < colNumber; j++)
		{
			//处理每个像素
			data[j] = data[j] / div * div + div / 2;
		}
	}
}

//迭代器访问像素
void colorReduce2(Mat &dstImage, Mat &outputImage, int div)
{
	outputImage = dstImage.clone();//复制实参到临时变量
	Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();
	Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();
	
	//对于彩色图像像素
	for (; it != itend; it++)
	{
		//开始处理每个像素
		(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
		(*it)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
		(*it)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
	}
}

//动态地址计算
void colorReduce3(Mat &dstImage, Mat &outputImage, int div)
{
	outputImage = dstImage.clone();//复制实参到临时变量
	int rowNumber = outputImage.rows;//行数
									 //列数*通道数=每一行元素个数,灰度图通道数为1,彩色图为3
	int colNumber = outputImage.cols*outputImage.channels();
	for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
	{
		for (int j = 0; j < colNumber; j++)
		{
			//处理每个像素
			outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] / div * div + div / 2;
			outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] / div * div + div / 2;
			outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] / div * div + div / 2;
		}
	}
}

int main()
{
	//原始图像
	Mat srcImage = imread("lena.jpg");
	imshow("原始图像", srcImage);
	//创建效果图
	Mat dstImage;
	//效果图的大小、类型与原图相同
	dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());

	//记录起始时间
	double time0 = static_cast<double>(getTickCount());
	colorReduce1(srcImage, dstImage, 32);
	time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
	cout << "指针访问像素运行时间:" << time0 << "秒\n";
	imshow("效果图", dstImage);
	waitKey(0);
}

运行结果:


可以看出图像压缩之后变模糊了。


内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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