opencvC++学习2矩阵的掩膜操作

opencvC++学习2矩阵的掩膜操作

获取图像像素指针

Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计行数。
获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr(row );

获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col]

像素范围处理saturate_cast

saturate_cast（-100），返回 0。
saturate_cast（288），返回255
saturate_cast（100），返回100

这个函数的功能是确保RGB值得范围在0~255之间

掩膜操作实现图像对比度调整

红色是中心像素，从上到下，从左到右对每个像素做同样的处理操作，

得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象

代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace  cv;
using namespace  std;

Mat src, dst, dst2;
char INPUT_WIN[] = "input_image";
char OUTPUT_WIN[] = "output_image";

int main(int argc, char *argv[])
{

    src = imread("D:/opencvSRC/test.jpg");
    if( !src.data ){

        cout << "imread errot" << endl;
        return -1;
    }
    namedWindow(INPUT_WIN, WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(INPUT_WIN, src);


    //掩膜 提高对比度 实现1
    int cols = (src.cols - 1) * src.channels();
    int rows = src.rows;
    int offset = src.channels();

    dst = Mat::zeros(src.rows, src.cols, src.type());
    for(int row = 1; row < rows - 1; row++){

        const uchar *previous = src.ptr<uchar>(row - 1);
        const uchar *current = src.ptr<uchar>(row);
        const uchar *next  = src.ptr<uchar>(row + 1);
        uchar *output = dst.ptr<uchar>(row);

        for(int col = offset; col < cols - 1; col++){

            output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (previous[col] + current[col - offset] + current[col + offset] + next[col]));
        }
    }

    namedWindow(OUTPUT_WIN, WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(OUTPUT_WIN, dst);

    double time = getTickCount();

    //掩膜 提高对比度 实现2
    dst2 = Mat::zeros(src.rows, src.cols, src.type());
    Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
    filter2D(src, dst2, src.depth(), kernel);
    //处理时间
    cout << (getTickCount() - time)/getTickFrequency() << endl;
    namedWindow("OUTPUT_WIN2", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("OUTPUT_WIN2", dst2);

    waitKey(0);

    return 0;
}

效果