OpenCV2 访问各个像素点的方法

内容来自《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》

OpenCV2 访问图像的各个像素有各种方法

我们来用各种方法来实现减少图像的颜色数量

color = color/div*div +div/2;

若div为8，则原来RGB每个通道的256种颜色减少为32种。

若div为64，则原来RGB每个通道的256种颜色减少为4种，此时三通道所有能表示的颜色有4×4×4 = 64 种

首先，我们来看一个函数

C++: uchar* Mat::ptr(int i=0)

i 是行号，返回的是该行数据的指针。

在OpenCV中，一张3通道图像的一个像素点是按BGR的顺序存储的。

先来看看第一种访问方案

void colorReduce1(cv::Mat& image, cv::Mat& result, int div=64){
    int nrow = image.rows;
    int ncol = image.cols * image.channels();
    for(int i=0; i<nrow; i++){
        uchar* data = image.ptr<uchar>(i);
        uchar* data_out = result.ptr<uchar>(i);
        for(int j=0; j<ncol; j++){
            data_out[j] = data[j]/div*div +div/2;
        }
    }
}

第二种方案：

先来看如下函数：

C++: bool Mat::isContinuous() const

C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const

出于性能方面的考虑，在图像每一行的最后可能会填充一些像素，这样图像的数据就不是连续的了

我们可以用函数isContinuous()来判断图像的数据是否连续

reshape函数的作用如下：

Changes the shape and/or the number of channels of a 2D matrix without copying the data.

这样，我们就提出了对第一种方法的改进

void colorReduce2(cv::Mat& image, cv::Mat& result, int div){
    if(image.isContinuous()){
        image.reshape(1,image.cols*image.rows);
    }
    int nrow = image.rows;
    int ncol = image.cols * image.channels();
    for(int i=0; i<nrow; i++){
        uchar* data = image.ptr<uchar>(i);
        uchar* data_out = result.ptr<uchar>(i);
        for(int j=0; j<ncol; j++){
            data_out[j] = data[j]/div*div +div/2;
        }
    }
}

第三种方案：

先来看看下面的函数

C++: template<typename T> T& Mat::at(int i, int j)

其作用是Returns a reference to the specified array element.

void colorReduce3(cv::Mat& image, cv::Mat& result, int div){
    int nrow = image.rows;
    int ncol = image.cols * image.channels();
    for(int i=0; i<nrow; i++){
        for(int j=0; j<ncol; j++){
            image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]/div*div + div/2;
            image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]/div*div + div/2;
            image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]= image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]/div*div + div/2;
        }
    }
}

第四种方案是使用迭代器

会使用到如下函数：

C++: template<typename _Tp> MatIterator_<_Tp> Mat::begin()

C++: MatIterator_<_Tp> Mat::end()

void colorReduce4(cv::Mat& image, cv::Mat& result, int div){
    cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();
    cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();
    cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itout = result.begin<cv::Vec3b>();
    for(; it!=itend; ++it,++itout){
        (*itout)[0] = (*it)[0]/div*div + div/2;
        (*itout)[1] = (*it)[1]/div*div + div/2;
        (*itout)[2] = (*it)[2]/div*div + div/2;
    }
}