opencv之高效遍历图像

最新推荐文章于 2023-04-26 20:45:00 发布

sanwan

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分类专栏： opencv 机枪手opencv 文章标签： opencv 遍历图像

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本文介绍了一种通过调整图像存储方式来提高图像处理速度的方法。利用OpenCV库中的Mat类特性，将图像转换为一行连续存储的数据，从而消除了外层循环，显著提高了处理大图像时的效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

高效遍历连续图像

由于Mat矩阵是按行连续存储的，在图像行不填补的情况下我们可以这样遍历图像，将高度设为1，宽度设为W*H，从而消除外层循环。

代码如下：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
void colorReduce(Mat &image,int div=64)
{
int nc=image.rows;//行数
//每行元素的个数
int nl=image.cols*image.channels();
if(image.isContinuous()())
{

   nl=nl*nc;
   nc=1;
}
for(int j=0;j<nc;j++)
{
//得到第j行的首地址
    uchar *data=image.ptr<uchar>(j);
    for(int i=0;i<nl;i++)
    {//处理每一个像素
    data[i]=data[i]/div*div+div/2;
    }
}
}
int main()
{
   Mat m=imread("g:\\carlicense\\1.jpg");
   colorReduce(m);
   namedWindow("image");
   imshow("image",m);
   waitKey();
   return 0;

}

或者我们也可以用reshape方法重写图像。即：image.reshape(1,image.cols*image.rows)。这样image就变成了1行image.cols*image.rows列的图像。遍历效率大大提升了。这种算法当图像很大时，效果很显著。