OpenCV3入门（四）图像的基础操作
1、访问图像像素
1）灰度图像
2）彩色图像
OpenCV中的颜色顺序是BGR而不是RGB。
访问图像的像素在OpenCV中就是访问Mat矩阵，常用的有三种方法。
- at定位符访问
Mat数据结构，操作灰度图像像素点：
int gray_value = (int) image.at<uchar>(i , j) ;
操作彩色图像像素点：
int color_value = (int) image.at<Vec3b>(i , j) [k];
- 指针访问
for (int i = 0; i < mat.rows; i++) { uchar* row = mat.ptr<uchar>(i); // 行指针 for (int j = 0; j < mat.cols; j++) // 遍历每一行 { row[j] = (uchar)((j / 5) * 10); } }
- 迭代器iterator访问
Mat_<Vec3b>::iterator it = M.begin<Vec3b>();//初始位置的迭代器 Mat_<Vec3b>::iterator itend = M.end<Vec3b>();//终止位置的迭代器 for (; it != itend; it++) { //处理BGR三个通道 (*it)[0] = 182;//B (*it)[1] = 194;//G (*it)[2] = 154;//R }
2、图像亮度、对比度调节
图像亮度调节可以等效为图像的像素操作。如下面公式是一个线性的亮度调节。
g(x)=a*f(x) + b
其中：
g（x）：处理后的图像
f（x）：输入图像
a：增益（放大倍数），用来控制图像的对比度
b：偏置，用控制图像的亮度
Mat M = imread("D:/WORK/5.OpenCV/LeanOpenCV/pic_src/pic4.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); Mat M2 = Mat(M.rows, M.cols, CV_8UC1); cout << M.channels() << endl; cout << M.rows<<","<<M.cols << endl; float a = 0.5; float b = 10; for (int i = 0; i < M.rows; i++) for (int j = 0; j < M.cols; j++) { float pix = (float)M.at<uchar>(i, j); pix = a * (float)pix + b; if ((int)pix > 255) pix = 255; M2.at<uchar>(i, j) = (uchar) pix; } imshow("pic1", M); imshow("pic2", M2); waitKey(0);
3、获取图像ROI区域
图像的ROI(region of interest)是指图像中感兴趣区域、在OpenCV中图像设置图像ROI区域，实现对ROI区域操作。
方法1：
img(Rect(100, 100, 100, 100));
Rect代表一个矩形，Rect_ (_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height)，参数分别是x，y，width，height。
方法2：
img(Range(100, 200), Range(100,200));
Range表示连续的行或列，Range (int _start, int _end)；
示例：
Mat M = imread("D:/WORK/5.OpenCV/LeanOpenCV/pic_src/pic1.bmp"); cout << M.rows<<","<<M.cols << endl; Mat roi = M(Rect(30, 50, 150, 170)); imshow("pic1", M); imshow("roi", roi);
4、图像混合
图像线性混合，产生类似画中画的效果。
h（x）=（1-a）*f（x） + b*g（x）
a的取值范围为0到1之间，通过对两幅图的像素加权得到最终的输出图像，两幅图像的大小和类型必须完全一致（两个矩阵相加维度必须一致）。
CV_EXPORTS_W void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,
double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1);
例1：图片与背景图混合
Mat M = imread("D:/WORK/5.OpenCV/LeanOpenCV/pic_src/pic1.bmp"); cout << M.rows<<","<<M.cols << endl; Mat y(M.rows, M.cols, CV_8UC3, Scalar(0, 50, 100)); Mat dst; addWeighted(M, 0.3, y, 0.7, 0.0, dst); imshow("pic1", M); imshow("y", y); imshow("add", dst);
例2：两幅图像混合，先统一尺寸
Mat M = imread("D:/WORK/5.OpenCV/LeanOpenCV/pic_src/pic1.bmp"); Mat M2 = imread("D:/WORK/5.OpenCV/LeanOpenCV/pic_src/pic2.bmp"); M2 = M2(Rect(0, 0, M.cols, M.rows)); //x，y，width，height cout << M.rows<<","<<M.cols << endl; cout << M2.rows << "," << M2.cols << endl; Mat dst; addWeighted(M, 0.7, M2, 0.3, 0.0, dst); imshow("pic1", M); imshow("pic2", M2); imshow("add", dst);
5、图像多通道分离
1）函数原型
/** @brief Divides a multi-channel array into several single-channel arrays. @param src input multi-channel array. @param mvbegin output array; the number of arrays must match src.channels(); the arrays themselves are reallocated, if needed. */ CV_EXPORTS void split(const Mat& src, Mat* mvbegin); /** @overload @param m input multi-channel array. @param mv output vector of arrays; the arrays themselves are reallocated, if needed. */
2)图像颜色通道
Mat M = imread("D:/WORK/5.OpenCV/LeanOpenCV/pic_src/pic5.bmp"); vector<Mat> channels; split(M, channels); imshow("pic1", M); imshow("B", channels.at(0)); imshow("G", channels.at(1)); imshow("R", channels.at(2)); /* 方法2 Mat channels[3]; split(M, channels); imshow("pic1", M); imshow("B", channels[0]); imshow("G", channels[1]); imshow("R", channels[2]);
6、图像多通道合并
图像合并函数merge是split的逆操作，将多个数组合并成多通道的数组。
merge(const Mat * mv, size_t count, OutputArray dst )
merge(InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst )
//图像合并例子，方式1： Mat M = imread("D:/WORK/5.OpenCV/LeanOpenCV/pic_src/pic5.bmp"); Mat channels[3]; split(M, channels); imshow("pic1", M); imshow("B", channels[0]); imshow("G", channels[1]); imshow("R", channels[2]); Mat dst; merge(channels, 3, dst); imshow("merged", M); //方式2： Mat M = imread("D:/WORK/5.OpenCV/LeanOpenCV/pic_src/pic5.bmp"); vector<Mat> channels; split(M, channels); imshow("pic1", M); imshow("B", channels.at(0)); imshow("G", channels.at(1)); imshow("R", channels.at(2)); Mat dst; merge(channels, dst); imshow("merged", M);
输出如下图。
7、参考文献
1、《OpenCV3 编程入门》，电子工业出版社，毛星雨著
2、《学习OpenCV》，清华大学出版社，Gary Bradski， Adrian kaehler著
3、opencv常用api简单分析： split()、merge()
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