Opencv中图像的遍历与像素操作
OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat，Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵。矩阵的每一个元素代表一个像素，对于灰度图像，像素是由8位无符号数来表示(0代表黑，255代表白)；对于彩色图像，每个像素是一个三元向量，即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝、绿、红)。
我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at()，其函数原型如下：
template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1);
//由于Mat可以存放任意数据类型的元素，所以该函数是用模板函数来实现的
//它本身不会进行任何数据类型转换，在调用的过程中需要指明像素的数据类型
//即要与矩阵中的数据类型相匹配。如：
img.at<uchar>(i,j)=255
img.at<cv::Vec3b>(i,j)[0]=255在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式，第一种自然是最平凡的数组遍历啦。为方便起见，以下所有的示例都是In-place变换操作。
1、数组遍历
在这里我们通过操作像素的办法来实现图像的镜像变换，即实现flip(img,img,1)的功能。代码如下：
#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
void Flip(Mat &img)
{
int rows=img.rows;
int cols=img.cols;
for(int i=0; i<rows; i++)
{
for(int j=0; j<cols/2; j++)
{
uchar t;
if(img.channels()==1)
{
t=img.at<uchar>(i,j);
img.at<uchar>(i,j)=img.at<uchar>(i,cols-1-i);
img.at<uchar>(i,cols-1-i)=t;
}
else if(img.channels()==3)
{
for(int k=0; k<3; k++)
{
t=img.at<Vec3b>(i,j)[k];
img.at<Vec3b>(i,j)[k]=img.at<Vec3b>(i,cols-1-j)[k];
img.at<Vec3b>(i,cols-1-j)[k]=t;
}
}
}
}
}
int main()
{
Mat img1=imread("test.jpg"); //将任意一张名为test.jpg的图片放置于工程文件夹test中
imshow("First",img1);
if(!img1.data)
{
cout<<"error! The image is not built!"<<endl;
return -1;
}
Flip(img1);
imshow("Second",img1);
waitKey();
return 0;
}效果如下：
2、指针遍历
OpenCV中cv::Mat类提供了成员函数ptr得到图像任意行的首地址。ptr函数是一个模板函数，其原型为：
template<typename _Tp> _Tp* Mat::ptr(int i=0)在这里我们通过操作像素的办法来实现图像的水平反转，即实现flip(img,img,0)的功能。代码如下：
#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
void Flip(Mat &img)
{
int rows=img.rows;
int cols=img.cols*img.channels();
for(int i=0; i<rows/2; i++)
{
uchar *p=img.ptr<uchar>(i);
uchar *q=img.ptr<uchar>(rows-1-i);
uchar t;
for(int j=0; j<cols;j++)
{
t=*p;
*p++=*q;
*q++=t;
}
}
}
int main()
{
Mat img1=imread("test.jpg"); //将任意一张名为test.jpg的图片放置于工程文件夹test中
imshow("First",img1);
if(!img1.data)
{
cout<<"error! The image is not built!"<<endl;
return -1;
}
Flip(img1);
imshow("Second",img1);
waitKey();
return 0;
}效果如下：
指针遍历图像的过程中，我们可能会受以往遍历矩阵的影响，得到图像首行地址后，想直接通过一个循环去遍历rows*cols*img.channels()的内存，但是考虑到一些多媒体处理芯片在行的长度为是4或8的倍数时，对图像的处理会更加高效，所以OpenCV中对图像的每行会填补一些额外像素(不显示、不保存)，将填补后的行的长度称为关键字，成员变量step代表以字节为单位的图像的有效宽度。因此，我们只有在图像的有效宽度等于图像的真实宽度，即没有填补时，进行一重循环遍历。我们可以通过cv::Mat的成员函数isContinuous来判断图像是否对行进行了填充，返回值为真，表示没有对行进行填充，反之填充。此外，我们可以通过cv::Mat的成员变量data得到图像的首地址，等效于上面程序中的一种写法如下：
uchar *p=img.data; //首行首地址
*p += img.step; //次行首地址
……3、迭代器遍历
只要对对C++稍有了解，就知道迭代器是专门用于遍历数据集合的一种非常重要的特殊的类，用其遍历隐藏了在给定集合上元素迭代的具体实现方式。C++的STL为每个容器类型都提供了迭代器，OpenCV同样为cv::Mat提供了与STL迭代器兼容的迭代器。
cv::Mat实例的迭代器可以通过创建一个cv::MatIterator_的实例来得到，由于这是一个模板类，所以在声明时需指定图像像素的数据类型。
cv::MatIterator_<cv::Ver3b> it;另外可使用定义在Mat_内部的迭代器类型
cv::Mat_<cv::Verc3b>::iterator it;在这里我们通过操作像素的办法来实现图像中心对称反转。代码如下：
#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
void Flip(Mat &img)
{
uchar t;
if(img.channels()==1)
{
Mat_<uchar>::iterator it=img.begin<uchar>();
Mat_<uchar>::iterator itend=img.end<uchar>();
itend--; //通过end成员函数得到的迭代器已超出集合，所以在这里自减
for(;it<itend;it++,itend--)
{
t=*it;*it=*itend;*itend=t;
}
}
else if(img.channels()==3)
{
Mat_<Vec3b>::iterator it=img.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::iterator itend=img.end<Vec3b>();
itend--;
for(;it<itend;it++,itend--)
for(int k=0; k<3; k++)
{
t=(*it)[k];(*it)[k]=(*itend)[k];(*itend)[k]=t;
}
}
}
int main()
{
Mat img1=imread("test.jpg"); //将任意一张名为test.jpg的图片放置于工程文件夹test中
imshow("First",img1);
if(!img1.data)
{
cout<<"error! The image is not built!"<<endl;
return -1;
}
Flip(img1);
imshow("Second",img1);
waitKey();
return 0;
}效果如下：
