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。

  1. #include <opencv2/core/core.hpp>
  2. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
  3. #include <iostream>
  4. using namespace std;
  5. using namespace cv;
  7. //-----------------------------------【全局函数声明部分】-----------------------------------
  8. //          描述：全局函数声明
  9. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
  10. void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
  11. void ShowHelpText();
  13. //--------------------------------------【main( )函数】---------------------------------------
  14. //          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
  15. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
  16. int main()
  17. {
  18. 	//【1】创建原始图并显示
  19. 	Mat srcImage = imread("G:\\1.jpg");
  20. 	imshow("原始图像", srcImage);
  22. 	//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图
  23. 	Mat dstImage;
  24. 	dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同 
  26. 	ShowHelpText();
  28. 	//【3】记录起始时间
  29. 	double time0 = static_cast<double>(getTickCount());
  31. 	//【4】调用颜色空间缩减函数
  32. 	colorReduce(srcImage, dstImage, 32);
  34. 	//【5】计算运行时间并输出
  35. 	time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
  36. 	cout << "\t此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl;  //输出运行时间
  38. 	//【6】显示效果图
  39. 	imshow("效果图", dstImage);
  40. 	waitKey(0);
  41. }
  43. //---------------------------------【colorReduce( )函数】---------------------------------
  44. //          描述：使用【指针访问：C操作符[ ]】方法版的颜色空间缩减函数
  45. //----------------------------------------------------------------------------------------------
  46. void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
  47. {
  48. 	//参数准备
  49. 	outputImage = inputImage.clone();  //拷贝实参到临时变量
  50. 	int rowNumber = outputImage.rows;  //行数
  51. 	int colNumber = outputImage.cols*outputImage.channels();  //列数 x 通道数=每一行元素的个数
  53. 	//双重循环，遍历所有的像素值
  54. 	for (int i = 0; i < rowNumber; i++)  //行循环
  55. 	{
  56. 		uchar* data = outputImage.ptr<uchar>(i);  //获取第i行的首地址
  57. 		for (int j = 0; j < colNumber; j++)   //列循环
  58. 		{
  59. 			// ---------【开始处理每个像素】-------------
  60. 			data[j] = data[j] / div * div + div / 2;
  61. 			// ----------【处理结束】---------------------
  62. 		}  //行处理结束
  63. 	}
  64. }
  66. //-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
  67. //          描述：输出一些帮助信息
  68. //----------------------------------------------------------------------------------------------
  69. void ShowHelpText()
  70. {
  71. 	//输出欢迎信息和OpenCV版本
  72. 	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION);
  73. 	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
  74. }

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

  1. //---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-----------------------------
  2. //		描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
  3. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  4. #include <iostream>
  5. #include <opencv2/core/core.hpp>
  6. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  10. //---------------------------------【宏定义部分】---------------------------------------------
  11. //		描述：包含程序所使用宏定义
  12. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  13. #define NTESTS 14
  14. #define NITERATIONS 20
  16. //----------------------------------------- 【方法一】-------------------------------------------
  17. //		说明：利用.ptr 和 []
  18. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  19. void colorReduce0(Mat &image, int div = 64) {
  21. 	int nl = image.rows; //行数
  22. 	int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
  24. 	for (int j = 0; j < nl; j++)
  25. 	{
  27. 		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
  29. 		for (int i = 0; i < nc; i++)
  30. 		{
  32. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  34. 			data[i] = data[i] / div * div + div / 2;
  36. 			//-------------结束像素处理------------------------
  38. 		} //单行处理结束
  39. 	}
  40. }
  42. //-----------------------------------【方法二】-------------------------------------------------
  43. //		说明：利用 .ptr 和 * ++
  44. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  45. void colorReduce1(Mat &image, int div = 64) {
  47. 	int nl = image.rows; //行数
  48. 	int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
  50. 	for (int j = 0; j < nl; j++)
  51. 	{
  53. 		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
  55. 		for (int i = 0; i < nc; i++)
  56. 		{
  58. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  60. 			*data++ = *data / div * div + div / 2;
  62. 			//-------------结束像素处理------------------------
  64. 		} //单行处理结束
  65. 	}
  66. }
  68. //-----------------------------------------【方法三】-------------------------------------------
  69. //		说明：利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
  70. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  71. void colorReduce2(Mat &image, int div = 64) {
  73. 	int nl = image.rows; //行数
  74. 	int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
  76. 	for (int j = 0; j < nl; j++)
  77. 	{
  79. 		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
  81. 		for (int i = 0; i < nc; i++)
  82. 		{
  84. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  86. 			int v = *data;
  87. 			*data++ = v - v % div + div / 2;
  89. 			//-------------结束像素处理------------------------
  91. 		} //单行处理结束
  92. 	}
  93. }
  95. //----------------------------------------【方法四】---------------------------------------------
  96. //		说明：利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
  97. //----------------------------------------------------------------------------------------------------
  98. void colorReduce3(Mat &image, int div = 64) {
  100. 	int nl = image.rows; //行数
  101. 	int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
  102. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  103. 	//掩码值
  104. 	uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0
  106. 	for (int j = 0; j < nl; j++) {
  108. 		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
  110. 		for (int i = 0; i < nc; i++) {
  112. 			//------------开始处理每个像素-------------------
  114. 			*data++ = *data&mask + div / 2;
  116. 			//-------------结束像素处理------------------------
  117. 		}  //单行处理结束
  118. 	}
  119. }
  121. //----------------------------------------【方法五】----------------------------------------------
  122. //		说明：利用指针算术运算
  123. //---------------------------------------------------------------------------------------------------
  124. void colorReduce4(Mat &image, int div = 64) {
  126. 	int nl = image.rows; //行数
  127. 	int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
  128. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  129. 	int step = image.step; //有效宽度
  130. 	//掩码值
  131. 	uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0
  133. 	//获取指向图像缓冲区的指针
  134. 	uchar *data = image.data;
  136. 	for (int j = 0; j < nl; j++)
  137. 	{
  139. 		for (int i = 0; i < nc; i++)
  140. 		{
  142. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  144. 			*(data + i) = *data&mask + div / 2;
  146. 			//-------------结束像素处理------------------------
  148. 		} //单行处理结束              
  150. 		data += step;  // next line
  151. 	}
  152. }
  154. //---------------------------------------【方法六】----------------------------------------------
  155. //		说明：利用 .ptr 和 * ++以及位运算、image.cols * image.channels()
  156. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  157. void colorReduce5(Mat &image, int div = 64) {
  159. 	int nl = image.rows; //行数
  160. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  161. 	//掩码值
  162. 	uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 例如div=16, mask= 0xF0
  164. 	for (int j = 0; j < nl; j++)
  165. 	{
  167. 		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
  169. 		for (int i = 0; i < image.cols * image.channels(); i++)
  170. 		{
  172. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  174. 			*data++ = *data&mask + div / 2;
  176. 			//-------------结束像素处理------------------------
  178. 		} //单行处理结束
  179. 	}
  180. }
  182. // -------------------------------------【方法七】----------------------------------------------
  183. //		说明：利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)
  184. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  185. void colorReduce6(Mat &image, int div = 64) {
  187. 	int nl = image.rows; //行数
  188. 	int nc = image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
  190. 	if (image.isContinuous())
  191. 	{
  192. 		//无填充像素
  193. 		nc = nc * nl;
  194. 		nl = 1;  // 为一维数列
  195. 	}
  197. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  198. 	//掩码值
  199. 	uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
  201. 	for (int j = 0; j < nl; j++) {
  203. 		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
  205. 		for (int i = 0; i < nc; i++) {
  207. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  209. 			*data++ = *data&mask + div / 2;
  211. 			//-------------结束像素处理------------------------
  213. 		} //单行处理结束
  214. 	}
  215. }
  217. //------------------------------------【方法八】------------------------------------------------
  218. //		说明：利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)
  219. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  220. void colorReduce7(Mat &image, int div = 64) {
  222. 	int nl = image.rows; //行数
  223. 	int nc = image.cols; //列数
  225. 	if (image.isContinuous())
  226. 	{
  227. 		//无填充像素
  228. 		nc = nc * nl;
  229. 		nl = 1;  // 为一维数组
  230. 	}
  232. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  233. 	//掩码值
  234. 	uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
  236. 	for (int j = 0; j < nl; j++) {
  238. 		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
  240. 		for (int i = 0; i < nc; i++) {
  242. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  244. 			*data++ = *data&mask + div / 2;
  245. 			*data++ = *data&mask + div / 2;
  246. 			*data++ = *data&mask + div / 2;
  248. 			//-------------结束像素处理------------------------
  250. 		} //单行处理结束
  251. 	}
  252. }
  254. // -----------------------------------【方法九】 ------------------------------------------------
  255. //		说明：利用Mat_ iterator
  256. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  257. void colorReduce8(Mat &image, int div = 64) {
  259. 	//获取迭代器
  260. 	Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();
  261. 	Mat_<Vec3b>::iterator itend = image.end<Vec3b>();
  263. 	for (; it != itend; ++it) {
  265. 		//-------------开始处理每个像素-------------------
  267. 		(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
  268. 		(*it)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
  269. 		(*it)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
  271. 		//-------------结束像素处理------------------------
  272. 	}//单行处理结束
  273. }
  275. //-------------------------------------【方法十】-----------------------------------------------
  276. //		说明：利用Mat_ iterator以及位运算
  277. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  278. void colorReduce9(Mat &image, int div = 64) {
  280. 	// div必须是2的幂
  281. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  282. 	//掩码值
  283. 	uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如 div=16, mask= 0xF0
  285. 	// 获取迭代器
  286. 	Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();
  287. 	Mat_<Vec3b>::iterator itend = image.end<Vec3b>();
  289. 	//扫描所有元素
  290. 	for (; it != itend; ++it)
  291. 	{
  293. 		//-------------开始处理每个像素-------------------
  295. 		(*it)[0] = (*it)[0] & mask + div / 2;
  296. 		(*it)[1] = (*it)[1] & mask + div / 2;
  297. 		(*it)[2] = (*it)[2] & mask + div / 2;
  299. 		//-------------结束像素处理------------------------
  300. 	}//单行处理结束
  301. }
  303. //------------------------------------【方法十一】---------------------------------------------
  304. //		说明：利用Mat Iterator_
  305. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  306. void colorReduce10(Mat &image, int div = 64) {
  308. 	//获取迭代器
  309. 	Mat_<Vec3b> cimage = image;
  310. 	Mat_<Vec3b>::iterator it = cimage.begin();
  311. 	Mat_<Vec3b>::iterator itend = cimage.end();
  313. 	for (; it != itend; it++) {
  315. 		//-------------开始处理每个像素-------------------
  317. 		(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
  318. 		(*it)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
  319. 		(*it)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
  321. 		//-------------结束像素处理------------------------
  322. 	}
  323. }
  325. //--------------------------------------【方法十二】--------------------------------------------
  326. //		说明：利用动态地址计算配合at
  327. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  328. void colorReduce11(Mat &image, int div = 64) {
  330. 	int nl = image.rows; //行数
  331. 	int nc = image.cols; //列数
  333. 	for (int j = 0; j < nl; j++)
  334. 	{
  335. 		for (int i = 0; i < nc; i++)
  336. 		{
  338. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  340. 			image.at<Vec3b>(j, i)[0] = image.at<Vec3b>(j, i)[0] / div * div + div / 2;
  341. 			image.at<Vec3b>(j, i)[1] = image.at<Vec3b>(j, i)[1] / div * div + div / 2;
  342. 			image.at<Vec3b>(j, i)[2] = image.at<Vec3b>(j, i)[2] / div * div + div / 2;
  344. 			//-------------结束像素处理------------------------
  346. 		} //单行处理结束
  347. 	}
  348. }
  350. //----------------------------------【方法十三】-----------------------------------------------
  351. //		说明：利用图像的输入与输出
  352. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  353. void colorReduce12(const Mat &image, //输入图像
  354. 	Mat &result,      // 输出图像
  355. 	int div = 64) {
  357. 	int nl = image.rows; //行数
  358. 	int nc = image.cols; //列数
  360. 	//准备好初始化后的Mat给输出图像
  361. 	result.create(image.rows, image.cols, image.type());
  363. 	//创建无像素填充的图像
  364. 	nc = nc * nl;
  365. 	nl = 1;  //单维数组
  367. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  368. 	//掩码值
  369. 	uchar mask = 0xFF << n; // e.g.比如div=16, mask= 0xF0
  371. 	for (int j = 0; j < nl; j++) {
  373. 		uchar* data = result.ptr<uchar>(j);
  374. 		const uchar* idata = image.ptr<uchar>(j);
  376. 		for (int i = 0; i < nc; i++) {
  378. 			//-------------开始处理每个像素-------------------
  380. 			*data++ = (*idata++)&mask + div / 2;
  381. 			*data++ = (*idata++)&mask + div / 2;
  382. 			*data++ = (*idata++)&mask + div / 2;
  384. 			//-------------结束像素处理------------------------
  386. 		} //单行处理结束
  387. 	}
  388. }
  390. //--------------------------------------【方法十四】-------------------------------------------
  391. //		说明：利用操作符重载
  392. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  393. void colorReduce13(Mat &image, int div = 64) {
  395. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  396. 	//掩码值
  397. 	uchar mask = 0xFF << n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
  399. 	//进行色彩还原
  400. 	image = (image&Scalar(mask, mask, mask)) + Scalar(div / 2, div / 2, div / 2);
  401. }
  403. //-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】-----------------------------
  404. //		描述：输出一些帮助信息
  405. //----------------------------------------------------------------------------------------------
  406. void ShowHelpText()
  407. {
  409. 	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION);
  410. 	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
  412. 	printf("\n\n正在进行存取操作，请稍等……\n\n");
  413. }
  415. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
  416. //		描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
  417. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  418. int main()
  419. {
  420. 	int64 t[NTESTS], tinit;
  421. 	Mat image0;
  422. 	Mat image1;
  423. 	Mat image2;
  425. 	system("color 4F");
  427. 	ShowHelpText();
  429. 	image0 = imread("G:\\1.jpg");
  430. 	if (!image0.data)
  431. 		return 0;
  433. 	//时间值设为0
  434. 	for (int i = 0; i < NTESTS; i++)
  435. 		t[i] = 0;
  437. 	// 多次重复测试
  438. 	int n = NITERATIONS;
  439. 	for (int k = 0; k < n; k++)
  440. 	{
  441. 		cout << k << " of " << n << endl;
  443. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  444. 		//【方法一】利用.ptr 和 []
  445. 		tinit = getTickCount();
  446. 		colorReduce0(image1);
  447. 		t[0] += getTickCount() - tinit;
  449. 		//【方法二】利用 .ptr 和 * ++
  450. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  451. 		tinit = getTickCount();
  452. 		colorReduce1(image1);
  453. 		t[1] += getTickCount() - tinit;
  455. 		//【方法三】利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
  456. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  457. 		tinit = getTickCount();
  458. 		colorReduce2(image1);
  459. 		t[2] += getTickCount() - tinit;
  461. 		//【方法四】 利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
  462. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  463. 		tinit = getTickCount();
  464. 		colorReduce3(image1);
  465. 		t[3] += getTickCount() - tinit;
  467. 		//【方法五】 利用指针的算术运算
  468. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  469. 		tinit = getTickCount();
  470. 		colorReduce4(image1);
  471. 		t[4] += getTickCount() - tinit;
  473. 		//【方法六】利用 .ptr 和 * ++以及位运算、image.cols * image.channels()
  474. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  475. 		tinit = getTickCount();
  476. 		colorReduce5(image1);
  477. 		t[5] += getTickCount() - tinit;
  479. 		//【方法七】利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)
  480. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  481. 		tinit = getTickCount();
  482. 		colorReduce6(image1);
  483. 		t[6] += getTickCount() - tinit;
  485. 		//【方法八】利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)
  486. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  487. 		tinit = getTickCount();
  488. 		colorReduce7(image1);
  489. 		t[7] += getTickCount() - tinit;
  491. 		//【方法九】 利用Mat_ iterator
  492. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  493. 		tinit = getTickCount();
  494. 		colorReduce8(image1);
  495. 		t[8] += getTickCount() - tinit;
  497. 		//【方法十】 利用Mat_ iterator以及位运算
  498. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  499. 		tinit = getTickCount();
  500. 		colorReduce9(image1);
  501. 		t[9] += getTickCount() - tinit;
  503. 		//【方法十一】利用Mat Iterator_
  504. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  505. 		tinit = getTickCount();
  506. 		colorReduce10(image1);
  507. 		t[10] += getTickCount() - tinit;
  509. 		//【方法十二】 利用动态地址计算配合at
  510. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  511. 		tinit = getTickCount();
  512. 		colorReduce11(image1);
  513. 		t[11] += getTickCount() - tinit;
  515. 		//【方法十三】 利用图像的输入与输出
  516. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  517. 		tinit = getTickCount();
  518. 		Mat result;
  519. 		colorReduce12(image1, result);
  520. 		t[12] += getTickCount() - tinit;
  521. 		image2 = result;
  523. 		//【方法十四】 利用操作符重载
  524. 		image1 = imread("G:\\1.jpg");
  525. 		tinit = getTickCount();
  526. 		colorReduce13(image1);
  527. 		t[13] += getTickCount() - tinit;
  529. 		//------------------------------
  530. 	}
  531. 	//输出图像
  532. 	imshow("原始图像", image0);
  533. 	imshow("结果", image2);
  534. 	imshow("图像结果", image1);
  536. 	// 输出平均执行时间
  537. 	cout << endl << "-------------------------------------------" << endl << endl;
  538. 	cout << "\n【方法一】利用.ptr 和 []的方法所用时间为 " << 1000.*t[0] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
  539. 	cout << "\n【方法二】利用 .ptr 和 * ++ 的方法所用时间为" << 1000.*t[1] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
  540. 	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;
  541. 	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;
  542. 	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;
  543. 	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;
  544. 	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;
  545. 	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;
  546. 	cout << "\n【方法九】利用Mat_ iterator 的方法所用时间为" << 1000.*t[8] / getTickFrequency() / n << "ms" << endl;
  547. 	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;
  548. 	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;
  549. 	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;
  550. 	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;
  551. 	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;
  553. 	waitKey();
  554. 	system("pause");
  555. 	return 0;
  556. }

不稳定的fast

  1. #include <iostream>
  2. #include <opencv2/core/core.hpp>
  3. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
  4. using namespace cv;
  5. using namespace std;
  7. void colorReduce13(Mat &image, int div = 64) {
  9. 	int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));
  11. 	uchar mask = 0xFF << n; 
  13. 	image = (image&Scalar(mask, mask, mask)) + Scalar(div / 2, div / 2, div / 2);
  14. }
  15. int main()
  16. {
  17. 	Mat srcImage = imread("G:\\1.jpg");
  18. 	imshow("原始图像", srcImage);
  20. 	double time0 = static_cast<double>(getTickCount());
  21. 	colorReduce13(srcImage, 32);
  22. 	time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
  23. 	cout << "\t此方法运行时间为： " << time0 << "秒" << endl;  //输出运行时间
  25. 	imshow("效果图", srcImage);
  26. 	waitKey(0);
  27. }

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