任何影象處理演算法，都是從操作每個畫素開始的。即使你不會使用opencv提供的各種影象處理函式，只要你了解影象處理演算法的基本原理，也可以寫出具有相同功能的程式。在opencv中，提供了種訪問每個畫素的方法：使用at方法、使用迭代器、使用指標。
這三種方法在訪問速度上略有差異。debug模式下，這種差異非常明顯，不過在release模式下，這種差異就不太明顯了。我們通過一組程式來說明這幾種方法，程式的目的是減少影象中顏色的數量，比如原來的影象是是256中顏色，我希望將它變成64種顏色，那我只需要將原來的顏色除以4（整除）以後再乘以4就可以了。
先看主程式：
[cpp]view plain
copy
#include
#include
#include
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
void
colorreduce(mat& inputimage, mat& outputimage,
intdiv);
intmain()
主程式中呼叫colorreduce函式來完成減少顏色的工作：
下面是使用at方法的colorreduce函式，這種方法簡潔明瞭，符合大家對畫素的直觀認識。執行時間為0.334131。
[cpp]view plain
copy
void
colorreduce(mat& inputimage, mat& outputimage,
intdiv)
} }
下面是使用迭代器的colorreduce函式，這種方法與stl庫的用法類似。執行時間為0.375629
[cpp]view plain
copy
void
colorreduce(mat& inputimage, mat& outputimage,
intdiv)
} 最後是使用指標的方法，這種方法最快，但是略有點抽象。執行時間為0.00705378！
[cpp]view plain
copy
void
colorreduce(mat& inputimage, mat& outputimage,
intdiv)
} }
[cpp]view plain
copy
順便說一句，opencv中的彩色影象不是以rgb的順序存放的，而是bgr，所以程式中的outputimage.at(i,j)[0]代表的是該點的b分量。同理還有(*it)[0]。
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