1.cvGet2D(图片, y坐标, x坐标) 速度慢
CvScalar s;
s = cvGet2D(src, j,i);//获取src图像中坐标为(i,j)的像素点的值
s.val[0] 代表src图像BGR中的B通道的值~
例如:
CvScalar s = cvGet2D(img, y, x);
printf(" RGB : B=%d, G=%d, R=%d \n" , (int)s.val[0], (int)s.val[1], (int)s.val[2]);
2.直接访存Imagedata
3通道图像存储结构如下:
|························ widthStep ·············································|
(B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R)
(B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R)
(B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R) (B,G,R)
因此,要乘以 3 才能正确,例如:Img(x,y),x,y是像素坐标
blue: ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3]
green: ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+1]
red: ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+2]
3.将ImageData方法定义成宏 CV_IMAGE_ELEM(img,elemType,row,column),可以当成函数用
for(int j = 0;j < RGBimg->height;j++)
{
for (int i = 0;i < RGBimg->widthStep;i += 3) //每次移动 3 ,
{
uchar B = CV_IMAGE_ELEM(RGBimg,uchar,j,i+0);
uchar G = CV_IMAGE_ELEM(RGBimg,uchar,j,i+1);
uchar R = CV_IMAGE_ELEM(RGBimg,uchar,j,i+2);
}
}
推荐使用第2或3种方法,速度快。个人提倡CV_IMAGE_ELEM()。
本文深入探讨了在图像处理过程中,通过优化访问方式来提高效率的方法。对比了cvGet2D、直接访存ImageData以及CV_IMAGE_ELEM()三种访问图像数据的方式,并强调了后两种方法在速度上的优势。提供了详细的图像数据存储结构解释,以及如何高效地访问不同通道数据的代码示例。推荐使用直接访问ImageData或CV_IMAGE_ELEM()方法,以实现更快的图像处理流程。
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