at方法
- 基于Mat对象的随机像素访问API实现,通过行列索引方式遍历每个像素值
| void method_1(Mat & img) |
| { |
| int h = img.cols; |
| int w = img.rows; |
| for (int row = 0; row < w; row++) |
| { |
| for (int col = 0; col < h; col++) |
| { |
| Vec3b bgr = img.at<Vec3b>(row, col); |
| img.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - bgr[0]; |
| img.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - bgr[1]; |
| img.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - bgr[2]; |
| } |
| } |
| } |
指针ptr
- 基于Mat对象的行随机访问指针方式实现对每个像素的遍历
| void method_2(Mat & img) |
| { |
| int h = img.cols; |
| int w = img.rows; |
| int dims = img.channels(); |
| for (int row = 0; row < w; row++) |
| { |
| uchar * ptr = img.ptr<uchar>(row); |
| for (int col = 0; col < h * dims; col++) |
| { |
| int pv = ptr[col]; |
| ptr[col] = 255 - pv; |
| } |
| } |
| } |
data指针
| void method_4(Mat & img) |
| { |
| int h = img.cols; |
| int w = img.rows; |
| for (int row = 0; row < w; row++) |
| { |
| uchar * uc_pixel = img.data + row * img.step; |
| for (int col = 0; col < h; col++) |
| { |
| uc_pixel[0] = 255 - int(uc_pixel[0]); |
| uc_pixel[1] = 255 - int(uc_pixel[1]); |
| uc_pixel[2] = 255 - int(uc_pixel[2]); |
| uc_pixel += 3; |
| } |
| } |
| } |
迭代器
- Mat类变量同时也是一个容器变量,因此,Mat类变量拥有迭代器,用于访问Mat类变量中的数据,通过迭代器可以实现对矩阵中每一个元素的遍历
| void method_3(Mat & img) |
| { |
| Mat_<Vec3b>::iterator it = img.begin<Vec3b>(); |
| Mat_<Vec3b>::iterator it_end = img.end<Vec3b>(); |
| while (it != it_end) |
| { |
| (*it)[0] = 255 - (*it)[0]; |
| (*it)[1] = 255 - (*it)[1]; |
| (*it)[2] = 255 - (*it)[2]; |
| it++; |
| } |
| } |
测量运行时间
cv::getTickCount()
:返回自某个事件以来系统CPU的滴答声
cv::getTickFrequency()
:返回CPU在一秒内发出多少次滴答声
测量两个操作之间经过的时间:
| cout.setf(ios_base::fixed, ios_base::floatfield); |
| double t = (double)getTickCount(); |
| |
| t = ((double)getTickCount() - t / getTickFrequency()) * 1000; |
| cout << "Times passed in seconds: " << t << endl; |
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