opencv 掩膜操作 滤波 卷积核定义 增强对比度 掩膜运算

 /*
 矩阵的掩膜操作

     0 掩膜mask 在这里进行增强对比度：
         [
          [ 0,-1, 0 ],
          [-1, 5, -1],
          [ 0,-1, 0 ]
         ]
       使用mask滑动图片每一个位置，进行卷积运算
       这里这个mask会增强图片的对比度

     1 获取图像指针
         const uchar* current = Mat对象.ptr<uchar>(row)
         获取了 当前图像的 第row行像素的数组

         p(row, col) = current[col]
         获取了第row行第col列的点

     2 像素范围处理 确保值在0到255之间
         saturate_cast<uchar>(值)
             传入值小于0时候返回0
             大于255时候 返回255
             在0-255之间 返回正常数

     3 定义掩膜
         Mat kernel = (Mat_<char>(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);
         定义了一个3*3大小的掩膜，里面的内容：
         [
             [ 0,-1, 0 ],
             [-1, 5, -1],
             [ 0,-1, 0 ]
         ]
     4 掩膜运算
         filter2D(src, dst, src.depth(), kernel)
             src： 原图像
             dst： 输出图像
             src.depth() 原图像的深度 32 24 8 等
             kernel： 掩膜核
 */

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

 int main() {
     Mat src, dst;
     src = imread("d:/图片/m2.jpg");    // 载入原图像
     if (!src.data) {    // 如果有读取到
         printf("没有找到图片");
         return -;
     }
     // 显示原始图像
     namedWindow("输入图片", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
     imshow("输入图片", src);

     // 输出图像的初始化  与原图像相同，像素值初始化为0
     dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());

     /*
     // 手动实现一个掩膜操作

     // 图像的宽度 为 宽度*通道数
     int cols = (src.cols) * src.channels();        // 列数 宽度
     int rows = src.rows;    // 行数 高度
     int offsetx = src.channels();    // 通道数 存在列里面

     // 掩膜操作没有从0 0 开始是为了把边界让开，掩膜是3*3的， 中间一个是目标位置。
     for (int row = 1; row < rows - 1; row++) {
         // 获取通道对应的指针
         const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);
         const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);
         const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);
         uchar* output = dst.ptr<uchar>(row);
         for (int col = offsetx; col < cols - offsetx ; col++) {
             // 掩膜运算    并且控制像素值在0到255之间
             output[col] = saturate_cast<uchar>(    // 控制像素值0到255之间
                     5 * current[col] -    // 当前像素值
                         (
                             current[col - offsetx] +        // 左边像素值
                             current[col + offsetx] +        // 右边像素值
                             previous[col]+next[col]        // 上合下的像素值
                         )
                 );
         }
     }

     */
     // 计算时间花费
     double t = getTickCount();

     // 调用掩膜运算
     // 初始化一个掩膜
     Mat kernel = (Mat_<char>(, ) <<
                             , -, ,
                             -, , -,
                             , -, );
     filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);

     // 计算时间花费
     double time_cost = (getTickCount() - t) /getTickFrequency();
     printf("花费时间：%f", time_cost);

     namedWindow("掩膜操作", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
     imshow("掩膜操作", dst);

     waitKey();
     return ;
 }