opencv图像操作——at方法使用

最新推荐文章于 2025-05-12 16:41:57 发布

Nikola desian

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分类专栏：图像处理文章标签： opencv图像像素值操作 at方法

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本文介绍如何使用OpenCV库进行图像的读写操作，包括灰度图像和RGB图像的像素读取与修改，并提供了具体的C++代码实现示例，还展示了如何利用OpenCV API实现图像像素值的取反操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图像的读写
读写像素
修改像素值

图像的读写

imread 可以指定加载灰度图像或者是RGB图像
imwrite 保存图像文件，类型由扩展名决定

读写像素


 1. 读写一个灰度图像（GRAY）像素点的像素值 ：Scalar intensity = Mat.at<uchar>(y,x)或者Scalar intensity = Mat.at<uchar>(Point(x,y))
 2. 都一个RGB像素点的像素值：
 	Vec3f intensity  = Mat.at<Vec3f>(y,x)
	float blue = intensity.val[0]   //获得蓝色通道的像素值
	float green = intensity.val[1]   //获得蓝色通道的像素值
	float red = intensity.val[2]      //获得蓝色通道的像素值
	整型：
	int b = srcImage.at<Vec3b>(row, col)[0];  //获取像素值b 
	int g = srcImage.at<Vec3b>(row, col)[1];  //获取像素值g
	int r = srcImage.at<Vec3b>(row, col)[2];  //获取像素值r

修改像素值

int gray = gray_src.at<uchar>(row,col);    //获取像素值
gray_src.at<uchar>(row,col) = 255-gray; //像素值取反赋值

例子

灰度图像的像素取反操作：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat srcImage = imread("E:/image/6.jpg");
	Mat gray_src;
	if (!srcImage.data) {
		printf("没有找到图片");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", srcImage);

	cvtColor(srcImage, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
	namedWindow("input gray", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input gray", gray_src);

	int heigth = gray_src.rows;
	int width = gray_src.cols;

	for (int row = 0; row < heigth; row++) {
		for (int col = 0; col < width; col++) {
			int gray = gray_src.at<uchar>(row,col);    //获取像素值
			gray_src.at<uchar>(row,col) = 255-gray; //像素值取反赋值
		}
	}

	namedWindow("取反操作",WINDOW_AUTOSIZE);
	![imshow("取反操作", gray_src);
	waitKey(0);
	return 0;
}

效果图：

对彩色像素值进行操作：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat srcImage = imread("E:/image/6.jpg");
	
	if (!srcImage.data) {
		printf("没有找到图片");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", srcImage);
	Mat dst;
	dst.create(srcImage.size(), srcImage.type());
	int heigth = srcImage.rows;
	int width = srcImage.cols;
	int nc = srcImage.channels();

	for (int row = 0; row < heigth; row++) {
		for (int col = 0; col < width; col++) {
			if(nc==1){
				int gray = srcImage.at<uchar>(row, col);    //获取像素值
				dst.at<uchar>(row, col) = 255 - gray; //像素值取反赋值
			}
			else if (nc == 3) {
				int b = srcImage.at<Vec3b>(row, col)[0];  //获取像素值b 
				int g = srcImage.at<Vec3b>(row, col)[1];  //获取像素值g
				int r = srcImage.at<Vec3b>(row, col)[2];  //获取像素值r
				dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;
				dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g;
				dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;

			}
		}
	}

	namedWindow("取反操作",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("取反操作", dst);
	waitKey(0);
	return 0;
}

效果图：三通道的像素值操作

opencv提供的api方法bitwise_not:

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat srcImage = imread("E:/image/6.jpg");
	
	if (!srcImage.data) {
		printf("没有找到图片");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", srcImage);
	Mat dst;
	dst.create(srcImage.size(), srcImage.type());
	
	bitwise_not(srcImage, dst);
	namedWindow("取反操作",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("取反操作", dst);
	waitKey(0);
	return 0;
}

效果图： bitwise_not的效果图