opencv_c++学习（三）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了opencv_c++学习（三）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、获取图像像素指针

CV Assert(mylmage.depth() == CV 8U);
CV_Assert()函数判断图像数据的类型是否为uchar类型，不满足则抛出异常。
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。
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

二、矩阵的掩膜操作

下面我们实现一个滤波器为下图的掩膜操作;
opencv_c++学习（三）

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;

int main12(int arge, char** argv) {
	//加载图像，使用默认加载方式
	Mat src = imread("图片1.png");
	if (src.empty())
	{
		printf("不能打开空图片");
		return -1;
	}
	//显示原始图像
	namedWindow("demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("demo", src); 

	//显示转换后的图像
	namedWindow("UOTPUT", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	Mat output_image;

	//开始转换，将原始图像转为灰度图
	cvtColor(src, output_image, CV_RGB2HLS);
	imshow("UOTPUT", output_image);

	//保存图片
	imwrite("./1.tif", output_image);
	waitKey(0);
	return 0;
}

int main() {

	Mat src, det;

	//读取图片
	src = imread("图片1.png");
	if (!src.data)
	{
		printf("不能打开空图片");
		return -1;
	}

	//显示图片
	namedWindow("INPUT", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("INPUT", src);

	//获取高度和宽度
	int cols = (src.cols - 1) * src.channels();
	int rows = src.rows;
	int offsets = src.channels();

	//定义一个与原始图像大小一致的全零矩阵
	det = Mat::zeros(src.size(), src.type());

	for (int row = 1; row < rows - 1; row++)
	{
		//获取像素的指针
		//第一行的指针
		const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);

		//第二行的指针
		const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);

		//第三行的指针
		const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);

		uchar* output = det.ptr<uchar>(row);
		for (int col = offsets; col < cols; col++)
		{
			output[col] = saturate_cast <uchar>(5 * current[col] - (current[col - offsets] + current[col + offsets] + previous[col] + next[col]));
		}
	}

	//显示图片
	namedWindow("OUTPUT", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("OUTPUT", det);

	waitKey(0);
	return 0;
}

这里好多同学有疑问，为什么列宽为int cols = (src.cols - 1) * src.channels();，这里做一个简单的解释。
在opencv的处理中，三通道的图像矩阵如下：
opencv_c++学习（三）
一个像素需要多个矩阵元素来保存，矩阵中的列会包含多个子列，且子列数和通道数相等，就如上图所示。具体来说就是图像左上角的一个像素是包含三个小子列的，而这三个小子列就是我们RGB格式图片的三通道。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-437942.html