opencv 图像操作,常用 OpenCV 内置函数

本文介绍了如何使用OpenCV对图像的像素进行操作,特别是针对灰度图像的灰度值变换。通过创建映射表和使用LUT函数,实现了对图像像素的快速高效处理,强调了使用OpenCV内置函数以提高速度和效率。

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OpenCV 如何对图像的像素进行操作

对图像的像素进行操作,我们可以实现空间增强,反色,大部分图像特效系列都是基于像素操作等目的。先来看一下内存空间中图像矩阵,也就是Mat的矩阵数值部分是怎么存储的:

如果图像是一幅灰度图像,他就像这样,从左到右,从上到下,依次是矩阵的每一行每一列,这时候矩阵M(i,j)的值自然就是当前点的灰度值了。

而对于一幅彩色图像,由于它的像素分量channel并不是一个,所以每一列又分为了几个channel。拿常见的RGB图像来说,就像这样:

从这张图上,就可以比较清楚地看出来在内存中矩阵是如何存储多channel图像的了。这里要注意的是在RGB模型中,每一个子列依次为BGR,也就是正好是颠倒的,第一个分量是蓝色,第二个是绿色,第三个是红色。

清楚了图像在内存中的存储方式,我们也就可以来进行像素值的操作了。在这里,我们举这样一个例子。我们对一幅灰度图像的灰度值进行变换:

小于100的灰度值被统一映射为0;100到200之间的灰度值被映射为100;大于200的灰度值被映射为200.

主函数如下:

[cpp]  view plain   copy
  1. int main()  
  2. {  
  3.     string picName="lena.jpg";  
  4.     Mat A=imread (picName,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);    //读入灰度图像  
  5.     uchar table[256];          //映射表,规定了变换前后灰度值的对应关系 table[gray_value_before]=gray_value_after  
  6.     for (int i=0;i<256;i++)  
  7.     {  
  8.         table[i]=i/100*100;   //这里利用了C++的语言特性i/100只会留下整数部分  
  9.     }  
  10.     imshow("变换前",A);  
  11.     Mat B=ChangeImg (A,table);    //变换函数  
  12.     imshow ("变换后",B);  
  13.     waitKey ();  
  14.     return 0;  
  15. }  

首先,我们用指针方式对图像的像素点灰度值进行操作:

[cpp]  view plain   copy
  1. Mat  ChangeImg(Mat &img,const uchar* table)  
  2. {  
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