a.使用指针 #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //指针访问每个像素并赋值 Mat img = imread("001.jpg"); ; i < img.rows; i++) { uchar* data = img.ptr<uchar>(i); // 获取每i行的首地址 ; j < (img.cols*img.channels())/…

访问图像中的像素 访问图像像素有三种可行的方法方法一:指针访问指针访问访问的速度最快,Mat类可以通过ptr函数得到图像任意一行的首地址,同时,Mat类的一些属性也可以用到公有属性 rows和cols 表示行和列通道数可以通过channels()函数获得:void visitPix1(){ Mat srcImg = imread("jpg/1.jpeg"); Mat dstImg; srcImg.copyTo(dstImg); int rowNum = dstImg.rows; int…

方法一:用指针访问像素 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; void colorReduce(Mat &inputImage,Mat& outputImage,int div) { outputImage=i…

转自:OpenCV如何扫描图像.利用查找表和计时 测试代码:opencv\samples\cpp\tutorial_code\core\how_to_scan_images 测试函数耗时 cv::getTickCount() the number of clock cycle cv::getTickFrequency() the number of cycles per seconds double t = (double)getTickCount(); // 做点什么 ... t = ((do…

//颜色空间缩减 //src:源图片 //dst:目标图片 //divideWith:缩减宽度 void ColorSpaceReduction(Mat src,int divideWith,Mat& dst) { //创建查询用的表 uchar table[]; ; i < ; ++i) table[i] = divideWith * (i / divideWith); //创建mat型用于LUT函数查表 Mat lookUpTable(, , CV_8U); uchar* p = loo…

在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后,接下来我们要做的就对像素进行操作,我们知道了图像的本质就是一个矩阵,那么一个矩阵中存储了那么多的像素,我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作. 这个是原图,接下来的例子都是对这个图片进行操作的. 访问像素出现雪花效果 我们需要有雪花的效果,这里的雪花其实就是一个个白色的点,白色在像素值是255,所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中的一些像素值转成值为255的,如果是彩色的图像的话就是三个通道,那么就是分别对三个通道的值都转…

利用Mat的step[0],step[1]访问像素的行列,自定义一个宏CV_MAT_ELEM2(src,dtype,y,x),src是待访问的Mat,dtype是src的数据类型(int,float,char等), 访问像素位置是y行.x列. 宏定义如下: #define CV_MAT_ELEM2(src,dtype,y,x)    (dtype*)(src.data+src.step[0]*(y)+src.step[1]*(x) ) 演示代码如下所示: #include <iostream>…

摘要:本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理>,作者: eastmount . 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理.基础性知识希望对您有所帮助. 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图…

在opencv的编程中,遍历访问图像元素是经常遇到的操作,掌握其方法非常重要,无论是Mat类的像素访问,还是IplImage结构体的访问的方法,都必须扎实掌握,毕竟,图像处理本质上就是对像素的各种操作,访问元素就是各种图像处理算法的第一步. 首先先看看图像的是怎么存储的. 单通道图像 多通道图像 Mat访问图像元素方法汇总 1.用指针访问元素 在大多数图像处理任务中, 执行计算时你都需要对图像的所有像素进行扫描. 当需要访问的像素数量非常庞大, 你必须采用高效的方式来执行这个任务来提高效率. 如…

转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 在<OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook>看到的例子,非常不错,算是对之前的文章<访问Mat图像中每个像素的值>的回顾和补充. Color Reduce 还是使用经典的Reduce Color的例子,即对图像中的像素表达进行量化.如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色,通…