本文主要是介绍OpenCV 3中图像操作像素的两种方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目前只会两种操作像素点的方法，不过感觉只要能操作就行了。
环境：Ununtu14.04 Clion OpenCV3.2
1.指针
使用Mat类中获取指针的函数，获得图像中某行的指针，进而找到列的地址，即可操作对应地址的像素点，如下代码所示
uchar *row_ptr = image1.ptr < uchar > (y);
uchar *data_ptr = &row_ptr[x * image1.channels()];
row_ptr获取了第y行图像的起始地址，接着data_ptr获取第x列的地址，如果是单通道图像，使用*data_ptr = ...；即可对该点像素进行赋值。
2.直接使用at()方法。
若图像为单通道图像，直接使用image.at<uchar>(y, x) = ...;即可对第y行，x列的对应点进行操作。
3.实践
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;int main() {cv::Mat image;// IMREAD_UNCHANGED = -1// IMREAD_GRAYSCALE = 0image = cv::imread("../test.jpg", -1);// 判断图像文件是否正确读取if (image.data == nullptr) //数据不存在,可能是文件不存在{cout << "文件不存在." << endl;return 0;}// 文件顺利读取, 首先输出一些基本信息cout << "图像宽为" << image.cols << ",高为" << image.rows << ",通道数为"<< image.channels() << endl;// 用cv::imshow显示图像cv::imshow("test", image);// 暂停程序,等待一个按键输入cv::waitKey(0);// 遍历图像, 注意以下遍历方式亦可使用于随机像素访问// 使用 std::chrono 来给算法计时chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();for (size_t y = 0; y < image.rows; y++) {for (size_t x = 0; x < image.cols; x++) {uchar *row_ptr = image.ptr < uchar > (y);uchar *data_ptr = &row_ptr[x * image.channels()];for (int c = 0; c != image.channels(); c++) {uchar data = data_ptr[c];}}}chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);cout << "遍历图像用时：" << time_used.count() << " 秒。" << endl;// 使用clone函数来拷贝数据cv::Mat image1 = image.clone();cv::Mat image2 = image.clone();for (size_t y = image1.rows / 2 - 5; y <= image1.rows / 2 + 5; y++) {for (size_t x = 0; x < image1.cols; x++) {uchar *row_ptr = image1.ptr < uchar > (y);uchar *data_ptr = &row_ptr[x * image1.channels()];if (image1.channels() == 1)*data_ptr = 240;if (image1.channels() == 3) {data_ptr[0] = 0;data_ptr[1] = 160;data_ptr[2] = 0;}}}for (size_t y = image2.rows / 2 - 5; y <= image2.rows / 2 + 5; y++) {for (size_t x = 0; x < image2.cols; x++) {if (image2.channels() == 1)image2.at<uchar>(y, x) = 180;if (image2.channels() == 3) {cv::Vec3b pixel;pixel[0] = 0;pixel[1] = 160;pixel[2] = 0;image2.at<cv::Vec3b>(y, x) = pixel;}}}cv::imshow("image1", image1);cv::imshow("image2", image2);cv::waitKey(0);// 关于 cv::Mat 的拷贝// 直接赋值并不会拷贝数据cv::Mat image_another = image;// 修改 image_another 会导致 image 发生变化// 将左上角50*50的块置零image_another(cv::Rect(0, 0, 50, 50)).setTo(0);cv::imshow("image_another", image);cv::waitKey(0);// 使用clone函数来拷贝数据cv::Mat image_clone = image.clone();image_clone(cv::Rect(0, 0, 50, 50)).setTo(255);cv::imshow("image_clone", image_clone);cv::waitKey(0);return 0;
}最终效果为
这篇关于OpenCV 3中图像操作像素的两种方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
