opencv 3 core组件进阶(1 访问图像中的像素）
访问图像像素的三类方法
·方法一 指针访问:C操作符[ ];
·方法二 迭代器iterator;
·方法三 动态地址计算。
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
//-----------------------------------【全局函数声明部分】-----------------------------------
// 描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
void ShowHelpText();
//--------------------------------------【main( )函数】---------------------------------------
// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
//【1】创建原始图并显示
Mat srcImage = imread("G:\\1.jpg");
imshow("原始图像", srcImage);
//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图
Mat dstImage;
dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同
ShowHelpText();
//【3】记录起始时间
double time0 = static_cast<double>(getTickCount());
//【4】调用颜色空间缩减函数
colorReduce(srcImage, dstImage, 32);
//【5】计算运行时间并输出
time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
cout << "\t此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl; //输出运行时间
//【6】显示效果图
imshow("效果图", dstImage);
waitKey(0);
}
//---------------------------------【colorReduce( )函数】---------------------------------
// 描述：使用【指针访问：C操作符[ ]】方法版的颜色空间缩减函数
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{
//参数准备
outputImage = inputImage.clone(); //拷贝实参到临时变量
int rowNumber = outputImage.rows; //行数
int colNumber = outputImage.cols*outputImage.channels(); //列数 x 通道数=每一行元素的个数
//双重循环，遍历所有的像素值
for (int i = 0; i < rowNumber; i++) //行循环
{
uchar* data = outputImage.ptr<uchar>(i); //获取第i行的首地址
for (int j = 0; j < colNumber; j++) //列循环
{
// ---------【开始处理每个像素】-------------
data[j] = data[j] / div * div + div / 2;
// ----------【处理结束】---------------------
} //行处理结束
}
}
//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
// 描述：输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void ShowHelpText()
{
//输出欢迎信息和OpenCV版本
printf("\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION);
printf("\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n");
}
用指针访问
如上所示
用迭代器
动态地址计算
大神的14种方法
//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-----------------------------
// 描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
//---------------------------------【宏定义部分】---------------------------------------------
// 描述：包含程序所使用宏定义
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#define NTESTS 14
#define NITERATIONS 20
//----------------------------------------- 【方法一】-------------------------------------------
// 说明：利用.ptr 和 []
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce0(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
for (int j = 0; j < nl; j++)
{
uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < nc; i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
data[i] = data[i] / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//-----------------------------------【方法二】-------------------------------------------------
// 说明：利用 .ptr 和 * ++
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce1(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
for (int j = 0; j < nl; j++)
{
uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < nc; i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//-----------------------------------------【方法三】-------------------------------------------
// 说明：利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce2(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
for (int j = 0; j < nl; j++)
{
uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < nc; i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
int v = *data;
*data++ = v - v % div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//----------------------------------------【方法四】---------------------------------------------
// 说明：利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
//----------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce3(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0
for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < nc; i++) {
//------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data&mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//----------------------------------------【方法五】----------------------------------------------
// 说明：利用指针算术运算
//---------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce4(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
int step = image.step; //有效宽度
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0
//获取指向图像缓冲区的指针
uchar *data = image.data;
for (int j = 0; j < nl; j++)
{
for (int i = 0; i < nc; i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
*(data + i) = *data&mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
data += step; // next line
}
}
//---------------------------------------【方法六】----------------------------------------------
// 说明：利用 .ptr 和 * ++以及位运算、image.cols * image.channels()
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce5(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 例如div=16, mask= 0xF0
for (int j = 0; j < nl; j++)
{
uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < image.cols * image.channels(); i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data&mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
// -------------------------------------【方法七】----------------------------------------------
// 说明：利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce6(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
if (image.isContinuous())
{
//无填充像素
nc = nc * nl;
nl = 1; // 为一维数列
}
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data&mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//------------------------------------【方法八】------------------------------------------------
// 说明：利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce7(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols; //列数
if (image.isContinuous())
{
//无填充像素
nc = nc * nl;
nl = 1; // 为一维数组
}
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = *data&mask + div / 2;
*data++ = *data&mask + div / 2;
*data++ = *data&mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
// -----------------------------------【方法九】 ------------------------------------------------
// 说明：利用Mat_ iterator
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce8(Mat &image, int div = 64) {
//获取迭代器
Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::iterator itend = image.end<Vec3b>();
for (; it != itend; ++it) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
(*it)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
(*it)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
}//单行处理结束
}
//-------------------------------------【方法十】-----------------------------------------------
// 说明：利用Mat_ iterator以及位运算
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce9(Mat &image, int div = 64) {
// div必须是2的幂
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如 div=16, mask= 0xF0
// 获取迭代器
Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::iterator itend = image.end<Vec3b>();
//扫描所有元素
for (; it != itend; ++it)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
(*it)[0] = (*it)[0] & mask + div / 2;
(*it)[1] = (*it)[1] & mask + div / 2;
(*it)[2] = (*it)[2] & mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
}//单行处理结束
}
//------------------------------------【方法十一】---------------------------------------------
// 说明：利用Mat Iterator_
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce10(Mat &image, int div = 64) {
//获取迭代器
Mat_<Vec3b> cimage = image;
Mat_<Vec3b>::iterator it = cimage.begin();
Mat_<Vec3b>::iterator itend = cimage.end();
for (; it != itend; it++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
(*it)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
(*it)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
}
}
//--------------------------------------【方法十二】--------------------------------------------
// 说明：利用动态地址计算配合at
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce11(Mat &image, int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols; //列数
for (int j = 0; j < nl; j++)
{
for (int i = 0; i < nc; i++)
{
//-------------开始处理每个像素-------------------
image.at<Vec3b>(j, i)[0] = image.at<Vec3b>(j, i)[0] / div * div + div / 2;
image.at<Vec3b>(j, i)[1] = image.at<Vec3b>(j, i)[1] / div * div + div / 2;
image.at<Vec3b>(j, i)[2] = image.at<Vec3b>(j, i)[2] / div * div + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//----------------------------------【方法十三】-----------------------------------------------
// 说明：利用图像的输入与输出
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce12(const Mat &image, //输入图像
Mat &result, // 输出图像
int div = 64) {
int nl = image.rows; //行数
int nc = image.cols; //列数
//准备好初始化后的Mat给输出图像
result.create(image.rows, image.cols, image.type());
//创建无像素填充的图像
nc = nc * nl;
nl = 1; //单维数组
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g.比如div=16, mask= 0xF0
for (int j = 0; j < nl; j++) {
uchar* data = result.ptr<uchar>(j);
const uchar* idata = image.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < nc; i++) {
//-------------开始处理每个像素-------------------
*data++ = (*idata++)&mask + div / 2;
*data++ = (*idata++)&mask + div / 2;
*data++ = (*idata++)&mask + div / 2;
//-------------结束像素处理------------------------
} //单行处理结束
}
}
//--------------------------------------【方法十四】-------------------------------------------
// 说明：利用操作符重载
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce13(Mat &image, int div = 64) {
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
//掩码值
uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
//进行色彩还原
image = (image&Scalar(mask, mask, mask)) + Scalar(div / 2, div / 2, div / 2);
}
//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】-----------------------------
// 描述：输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void ShowHelpText()
{
printf("\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION);
printf("\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n");
printf("\n\n正在进行存取操作，请稍等……\n\n");
}
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main()
{
int64 t[NTESTS], tinit;
Mat image0;
Mat image1;
Mat image2;
system("color 4F");
ShowHelpText();
image0 = imread("G:\\1.jpg");
if (!image0.data)
return 0;
//时间值设为0
for (int i = 0; i < NTESTS; i++)
t[i] = 0;
// 多次重复测试
int n = NITERATIONS;
for (int k = 0; k < n; k++)
{
cout << k << " of " << n << endl;
image1 = imread("G:\\1.jpg");
//【方法一】利用.ptr 和 []
tinit = getTickCount();
colorReduce0(image1);
t[0] += getTickCount() - tinit;
//【方法二】利用 .ptr 和 * ++
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce1(image1);
t[1] += getTickCount() - tinit;
//【方法三】利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce2(image1);
t[2] += getTickCount() - tinit;
//【方法四】 利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce3(image1);
t[3] += getTickCount() - tinit;
//【方法五】 利用指针的算术运算
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce4(image1);
t[4] += getTickCount() - tinit;
//【方法六】利用 .ptr 和 * ++以及位运算、image.cols * image.channels()
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce5(image1);
t[5] += getTickCount() - tinit;
//【方法七】利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce6(image1);
t[6] += getTickCount() - tinit;
//【方法八】利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce7(image1);
t[7] += getTickCount() - tinit;
//【方法九】 利用Mat_ iterator
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce8(image1);
t[8] += getTickCount() - tinit;
//【方法十】 利用Mat_ iterator以及位运算
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce9(image1);
t[9] += getTickCount() - tinit;
//【方法十一】利用Mat Iterator_
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce10(image1);
t[10] += getTickCount() - tinit;
//【方法十二】 利用动态地址计算配合at
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce11(image1);
t[11] += getTickCount() - tinit;
//【方法十三】 利用图像的输入与输出
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
Mat result;
colorReduce12(image1, result);
t[12] += getTickCount() - tinit;
image2 = result;
//【方法十四】 利用操作符重载
image1 = imread("G:\\1.jpg");
tinit = getTickCount();
colorReduce13(image1);
t[13] += getTickCount() - tinit;
//------------------------------
}
//输出图像
imshow("原始图像", image0);
imshow("结果", image2);
imshow("图像结果", image1);
// 输出平均执行时间
cout << endl << "-------------------------------------------" << endl << endl;
cout << "\n【方法一】利用.ptr 和 []的方法所用时间为 " << 1000.*t[0] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法二】利用 .ptr 和 * ++ 的方法所用时间为" << 1000.*t[1] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法三】利用.ptr 和 * ++ 以及模操作的方法所用时间为" << 1000.*t[2] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法四】利用.ptr 和 * ++ 以及位操作的方法所用时间为" << 1000.*t[3] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法五】利用指针算术运算的方法所用时间为" << 1000.*t[4] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法六】利用 .ptr 和 * ++以及位运算、channels()的方法所用时间为" << 1000.*t[5] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法七】利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)的方法所用时间为" << 1000.*t[6] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法八】利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)的方法所用时间为" << 1000.*t[7] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法九】利用Mat_ iterator 的方法所用时间为" << 1000.*t[8] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十】利用Mat_ iterator以及位运算的方法所用时间为" << 1000.*t[9] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十一】利用Mat Iterator_的方法所用时间为" << 1000.*t[10] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十二】利用动态地址计算配合at 的方法所用时间为" << 1000.*t[11] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十三】利用图像的输入与输出的方法所用时间为" << 1000.*t[12] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
cout << "\n【方法十四】利用操作符重载的方法所用时间为" << 1000.*t[13] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
waitKey();
system("pause");
return 0;
}
不稳定的fast
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
void colorReduce13(Mat &image, int div = 64) {
int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
uchar mask = 0xFF << n;
image = (image&Scalar(mask, mask, mask)) + Scalar(div / 2, div / 2, div / 2);
}
int main()
{
Mat srcImage = imread("G:\\1.jpg");
imshow("原始图像", srcImage);
double time0 = static_cast<double>(getTickCount());
colorReduce13(srcImage, 32);
time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
cout << "\t此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl; //输出运行时间
imshow("效果图", srcImage);
waitKey(0);
}
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