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读写像素
读一个GRAY像素点的像素值(CV_8UC1)
Scalar intensity = img.at<uchar>(y, x);
或者 Scalar intensity = img.at<uchar>(Point(x, y));
读一个RGB像素点的像素值
Vec3f intensity = img.at<Vec3f>(y, x);
float blue = intensity.val[0];
float green = intensity.val[1];
float red = intensity.val[2];
灰度图像
img.at<uchar>(y, x) = 128;
RGB三通道图像
img.at<Vec3b>(y,x)[0]=128; // blue
img.at<Vec3b>(y,x)[1]=128; // green
img.at<Vec3b>(y,x)[2]=128; // red
空白图像赋值
img = Scalar(0);
ROI选择
Rect r(10, 10, 100, 100);
Mat smallImg = img(r);
Vec3b对应三通道的顺序是blue、green、red的uchar类型数据。
Vec3f对应三通道的float类型数据
把CV_8UC1转换到CV32F1实现如下:
src.convertTo(dst, CV_32F);
反片效果的实现:
[C++] 纯文本查看 复制代码 /*
注意:
1
处理像素时
dst.at<uchar>(y, x);
dst.at 访问像素数值时,应该注意第一个参数 是高度 第二个是宽度
如果x,y弄反了 像素数组处理时会访问越界,导致程序报错
2
#define MAKE_IMG 为选择性编译
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#define MAKE_IMG 1 //如果为1则处理灰度图,如果不为1处理原图
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src;
Mat dst;
src = imread("D:/IDE/opencv-3.1.0/demo2.jpg");
if (!src.data) {
printf("加载图片异常\n");
return -1;
}
namedWindow("输入原图", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("输入原图", src);
//调试输入图片
#if(MAKE_IMG == 1)
{
cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);
}
#else
{
//src.copyTo(dst);
dst.create(src.size(), src.type());
src.copyTo(dst);
}
#endif
//定义dst为src的灰度图(单通道)
namedWindow("选择编译灰度图效果", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("选择编译灰度图效果", dst);
//调试选择编译灰度图效果
int height = dst.rows; //获取高度
int width = dst.cols; //获取宽度
///////////////////////////////////////////////////
int nc = dst.channels();
for (int y = 0; y < height; y++)
{
//y为遍历的高度
for (int x = 0; x < width; x++)
{
if (nc == 1)/*单通道*/
{
int pixel = dst.at<uchar>(y, x);
dst.at<uchar>(y, x) = 255 - pixel;
}
else if (nc == 3)/*3通道*/
{
int b = dst.at<Vec3b>(y, x)[0];
int g = dst.at<Vec3b>(y, x)[1];
int r = dst.at<Vec3b>(y, x)[2];
dst.at<Vec3b>(y, x)[0] = 255 - b;
dst.at<Vec3b>(y, x)[1] = 255 - g;
dst.at<Vec3b>(y, x)[2] = 255 - r;
}
}
}
namedWindow("反片效果", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("反片效果", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
itwise_and是对二进制数据进行“与”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“与”操作,1&1=1,1&0=0,0&1=0,0&0=0
bitwise_or是对二进制数据进行“或”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“或”操作,1|1=1,1|0=0,0|1=0,0|0=0
bitwise_xor是对二进制数据进行“异或”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“异或”操作,1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0
bitwise_not是对二进制数据进行“非”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“非”操作,~1=0,~0=1
————————————————
[C++] 纯文本查看 复制代码 /*
注意:
1
bitwise_not 的直接调用
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#define MAKE_IMG 1 //如果为1则处理灰度图,如果不为1处理原图
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src;
Mat dst;
src = imread("D:/IDE/opencv-3.1.0/demo2.jpg");
if (!src.data) {
printf("加载图片异常\n");
return -1;
}
namedWindow("输入原图", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("输入原图", src);
//调试输入图片
#if(MAKE_IMG == 1)
{
cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);
}
#else
{
//src.copyTo(dst);
dst.create(src.size(), src.type());
src.copyTo(dst);
}
#endif
namedWindow("选择编译灰度图效果", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("选择编译灰度图效果", dst);
//调试选择编译灰度图效果
bitwise_not(src,dst);//反位操作,函数调用一步到位,单通道和多通道通杀
namedWindow("反片效果", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("反片效果", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
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