opencv之cv::Mat遍历

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#人工智能

opencv之cv::image遍历

访问cv::image元素的方法：

使用at成员函数
使用ptr指针访问
使用迭代器iterator

方式1： at(i, j)访问

这种方式在Debug模式下的访问速度是最慢的，但是在Release模式下的访问速度也是相当快的，和其他方式相近。

单通道遍历(灰度图像)

cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC1);  
int rows = image.rows;
int cols = image.cols;

for (int i=0; i<rows ; i++)  
{  
    for (int j=0; j<cols ; j++)  
    {  
        image.at<uchar>(i,j) = 20;  
    }  
}

多通道遍历(彩色图像)

cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC3);  
int rows = image.rows;
int cols = image.cols;

for (int i=0; i<rows ; i++)  
{  
    for (int j=0; j<cols ; j++)  
    {  
       image.at<cv::Vec3b>(i,j)[0]= 20;  // B 通道
       image.at<cv::Vec3b>(i,j)[1]= 20;  // G 通道
       image.at<cv::Vec3b>(i,j)[2]= 20;  // R 通道
    }  
}

注：灰度图像元素类型为<uchar>, 彩色图像元素类型为<cv::Vec3b>

注：image.at<>(y, x)

注：这种方式会检查访问是否会溢出。

方式2： ptr(i) [j] 方式

这种方式是最有效的方式，可以使用iscontinue()函数来提高遍历的速度。

cv::image image = cv::imread("xx.png", cv::IMREAD_COLOR);

int channels = image.channels;
int rows = image.rows;
int cols = image.cols * channels;

if (image.isContinuous())
  {
    cols *= rows;
    rows = 1;
  }

int i, j;
uchar* p;
for (i = 0; i < rows; ++i)
{
  p = image.ptr<uchar>(i);
    for (j = 0; j < cols; ++j)
    {
       std::cout << int(p[j]) << " ";
    }
}

注： image.ptr<>(i)返回第i行首元素的指针。

方式3：iterator方式

单通道遍历(灰度图像)

cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC1);  

for (auto it = image.begin<uchar>(); it != image.end<uchar>(); ++it)
{
    std::cout << int((*it)) << " ";
}

多通道遍历(彩色图像)

cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC3);  

for (auto it = image.begin<cv::Vec3b>(); it != image.end<cv::Vec3b>(); ++it)
{
    std::cout << int((*it)[0]) << " " << int((*it)[1]) << " " << int((*it)[2]) << std::endl;
}

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