\tutorial_code\core\mat_mask_operations

【5】mat_mask_operations


OpenCV2.3.1\opencv\samples\cpp\tutorial_code\core\mat_mask_operations


名曰：矩阵的掩码操作

就是那个空間滤波啊。

上图就明白（图也是复制粘贴的。。）

基本方法


void Sharpen(const Mat& myImage,Mat& Result)
{
    CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); // 仅接受uchar图像

    Result.create(myImage.size(),myImage.type());
    const int nChannels = myImage.channels();

    for(int j = 1 ; j < myImage.rows-1; ++j)
    {
        const uchar* previous = myImage.ptr<uchar>(j - 1);
        const uchar* current = myImage.ptr<uchar>(j );
        const uchar* next = myImage.ptr<uchar>(j + 1);

        uchar* output = Result.ptr<uchar>(j);

        for(int i= nChannels;i < nChannels*(myImage.cols-1); ++i)
        {
            *output++ = saturate_cast<uchar>(5*current[i]
                         -current[i-nChannels] - current[i+nChannels] - previous[i] - next[i]);
        }
    }

    Result.row(0).setTo(Scalar(0));
    Result.row(Result.rows-1).setTo(Scalar(0));
    Result.col(0).setTo(Scalar(0));
    Result.col(Result.cols-1).setTo(Scalar(0));
}

利用C语言的[]操作符，我们能简单明了地访问像素。因为要同时访问多行像素，所以我们获取了其中每一行像素的指针（分别是前一行、当前行和下一行）。此外，我们还需要一个指向计算结果存储位置的指针。有了这些指针后，我们使用[]操作符，就能轻松访问到目标元素。为了让输出指针向前移动，我们在每一次操作之后对输出指针进行了递增（移动一个字节）：


在图像的边界上，上面给出的公式会访问不存在的像素位置（比如(0,-1)）。因此我们的公式对边界点来说是未定义的。一种简单的解决方法，是不对这些边界点使用掩码，而直接把它们设为0：


filter2D函数


滤波器在图像处理中的应用太广泛了，因此OpenCV也有个用到了滤波器掩码（某些场合也称作核）的函数。不过想使用这个函数，你必须先定义一个表示掩码的 Mat 对象：

Mat kern = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0,
                                                -1, 5, -1,
                                                 0, -1, 0);

然后调用 filter2D 函数，参数包括输入、输出图像以及用到的核：

filter2D(I, K, I.depth(), kern );

它还带有第五个可选参数——指定核的中心，和第六个可选参数——指定函数在未定义区域（边界）的行为。

来吧 操起来。。。
操、？
操练哎 = =

这两种方法效果看起来真的很一样啊。。

然而OPENCV给的函数总是要给力那么多。。