OpenCV 矩阵的掩膜操作
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV 矩阵的掩膜操作相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
文章目录
掩膜操作
什么是掩膜操作?
掩膜操作是指根据掩膜矩阵(也称作核kernel)重新计算图像中每个像素的值。掩膜矩阵中的值表示了邻近像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大的影响。从数学的观点来看,我们用自己设置的权值,对像素领域内的值做了个加权平均。
比如,下面这个公式表示用5倍当前像素的值减去该像素上、下、左、右四个像素值和,得到的结果赋值给当前像素。使用该公式可以用于提升图像的对比度。调节I(i,j)的系数权重可以得到不同的对比度提升效果。
上面的公式可以用掩膜矩阵表示成如下的形式。
掩膜操作可以实现图像对比度的调整,使得图像可以锐化,提高图像对比度。
掩膜操作实现图像对比度调整
红色是中心像素,从上到下,从左到右对每个像素做同样的处理操作,得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象
下面我们继续探究,如果要想进行掩膜操作,就要先获取图像像素指针和进行像素范围处理
如何获取图像像素指针?
CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);
Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。
获得当前行指针const uchar* current=myImage.ptr(row );
获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col]
如何像素范围处理?
什么是像素范围处理?
我们在设置图像像素的灰度值或者RGB值时候,如果不了解,会随意设置,以RGB为例,他们的取值范围是从0 到255,所以如果我们输入范围以外的数据,为防止程序出错,我们需要控制范围,保证我们输入非法数据时候,不会导致程序出现问题。
处理的原则如下:
如果我们输入小于0的值,它会返回0,
如果我们输入大于255的值,它会返回255,
如果我们输入0-255之间的值,它会正常返回。
那么我们用的时候怎么进行处理呢?
这里就要用到像素范围处理函数saturate_cast<uchar>
像素范围处理API——saturate_cast<uchar>
saturate_cast<uchar>(-100),返回 0。
saturate_cast<uchar>(288),返回255
saturate_cast<uchar>(100),返回100
这个函数的功能是确保RGB值得范围在0~255之间
掩膜操作的API——filter2D
掩膜操作的API是filter2D,函数原型是:
void filter2D(
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
InputArray kernel,
Point anchor = Point(-1,-1),
double delta = 0,
int borderType = BORDER_DEFAULT
);
参数:
InputArray类型的src
,输入图像。OutputArray类型的dst
,输出图像,图像的大小、通道数和输入图像相同。int类型的ddepth
,目标图像的所需深度。InputArray类型的kernel
,卷积核(或者更确切地说是相关核)是一种单通道浮点矩阵;如果要将不同的核应用于不同的通道,请使用split将图像分割成不同的颜色平面,并分别对其进行处理。。Point类型的anchor
,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话,就表示取核的中心为锚点,所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。。double类型的delta
,在将筛选的像素存储到dst中之前添加到这些像素的可选值。说的有点专业了其实就是给所选的像素值添加一个值delta。int类型的borderType
,用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT。
使用步骤
- 定义掩膜:
Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
filter2D( src, dst, src.depth(), kernel );
其中src与dst是Mat类型变量、src.depth表示位图深度,有32、24、8等。
例如:
filter2D( src, dst, src.depth(), kernel );
掩膜操作案例
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src, dst;
src = imread("test2.jpg");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\\n");
return -1;
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src);
// 矩阵计算 掩膜操作
int cols = (src.cols - 1) * src.channels();
int offsetx = src.channels();
int rows = src.rows;
dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
for (int row = 1; row < (rows - 1); row++) {
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; col++) {
output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col - offsetx] + current[col + offsetx] + previous[col] + next[col]));
}
}
namedWindow("contrast image demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("contrast image demo", dst);
// 使用 掩膜操作API
Mat dst2;
double t = getTickCount();
Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
filter2D(src, dst2, src.depth(), kernel);
double timeconsume = (getTickCount() - t) / getTickFrequency();
printf("tim consume %.2f\\n", timeconsume);
namedWindow("filter2D contrast image demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("filter2D contrast image demo", dst2);
waitKey(0);
return 0;
}
以上是关于OpenCV 矩阵的掩膜操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
opencv4opencv视频教程 C++(opencv教程)3矩阵的掩膜操作(filter2D)
JAVA 图像处理基于OpenCv与JVM-----图像物体高亮显示(掩膜)
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