以前一直用matlab做影象**，這次學習opencv後，第一步就是讀取影象，並對影象進行位操作，在opencv中比較重要和基礎的乙個資料結構是mat，針對mat型結構的位處理，進行了以下試驗。
#include
#include
#include
#include
#include"hessianhead.h"
using
namespace cv;
using
namespace
std;
#define name1 "圖一_3通道_ptr_8位有符號"
#define name2 "圖二_3通道_at_8位有符號"
#define name3 "圖三_1通道_at_8位無符號"
#define name4 "圖四_對分離後的channel進行操作"
#define name5 "圖五_直接生成channel再進行合併"
int main()
}namedwindow(name1, window_normal);
imshow(name1, emptyimg1);
namedwindow(name2, window_normal);
imshow(name2, emptyimg2);
//這裡是8通道無符號的賦值
mat emptyimg3(20, 20, cv_8uc1);
for (int i = 0; i < 20; i++)
}namedwindow(name3, window_normal);
imshow(name3, emptyimg3);
//通道分離與合併
mat emptyimg4(20, 20, cv_8sc3);
mat megeimg1, megeimg2;
vector
channels;
vector
channelsformege;
mat imgbluechannel;
mat imggraychannel;
mat imgredchannel;
//分離處顏色通道
split(emptyimg4, channels);
/* imgbluechannel=channels.at(0);
imggraychannel=channels.at(1);
imgredchannel=channels.at(2);
*///方法二：也可以拷貝資料到新的mat空間，修改後原圖不變
channels.at(0).copyto(imgbluechannel);
channels.at(1).copyto(imggraychannel);
channels.at(2).copyto(imgredchannel);
for (int i = 0; i < 20; i++)
}//使用方法二：需要重新做乙個通道向量以便利用merge函式
//這裡應該按先後順序，按照b-g-r的順序存入；
channelsformege.push_back(imgbluechannel);
channelsformege.push_back(imggraychannel);
channelsformege.push_back(imgredchannel);
//*合併通道
merge(channelsformege, megeimg2);
merge(channels, megeimg1);
namedwindow(name4, window_normal);
namedwindow(name5, window_normal);
imshow(name4, megeimg1);
imshow(name5, megeimg2);
mat emptyimg6(20, 20, cv_32fc3);//（輸入資料型別為32位float型）
double gr = 228 / 255;
for (int i = 0; i < emptyimg6.rows; i++)
}cout
<< gr;
namedwindow("six", window_normal);
imshow("six", emptyimg6);
waitkey(0);
return
0;}
1.按位操作，可以用mat的at和ptr函式來實現，兩者的寫法不同，對位置位（i，j）處的畫素，兩者的表示的是at（i，j）,ptr(i)[j];
2.彩色影象在opencv中的儲存通道順序是b-g-r，對彩色影象進行通道分離，可以利用split(srcimg, channels)，這裡channels是乙個mat型別的通道向量，可以通過at提取出來；
3.對多個通道合併可以用merge(channels,dstimg)函式，這裡這裡channels是乙個mat型別的通道向量，並按bgr的順序在0-2的位置存放對應色彩通道資料，其中，通道向量可以用vector channels建立，並用channels.push_back( )按b-g-r的先後順序存入；
4.對於1中的type型別，如果影象開始建立的型別為8s/8u，這裡type對應著char/uchar，其賦值範圍為-127~127/0~255；若初始建立型別為32f，則type型別可用float，賦值範圍為0~1，小數點後幾位。（此條待進一步修正）
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