OpenCV訪問畫素點的灰度值

2021-08-22 02:40:35 字數 2827 閱讀 3584

1.mat矩陣數值的儲存方式

這裡以指標的方式訪問影象素為例

(1)單通道

定義乙個單通道影象：

cv::mat img_1 = (320, 640, cv_8uc1, scalar(0));
對於單通道m(i,j)即為第i行j列的其灰度值；程式中表示為：

img_1.ptr(i)[j];
(2)多通道

這裡以rgb影象為例，每乙個子列依次為b、g、r，，第乙個分量是藍色，第二個是綠色，第三個是紅色。

定義乙個3通道bgr影象：

cv::mat img_1 = (320, 640, cv_8uc3, scalar(0， 0 ，0));
對於多通道m(i,j*3)即為第i行j列的b通道其灰度值，m(i,j*3+1) 即為第i行j列的g通道其灰度值，m(i,j*3+1) 即為第i行j列的b通     道其灰度值；程式中表示為：

第i行j列的b通道其灰度值：

img_1.ptr(i)[j*3];
第i行j列的g通道其灰度值：

img_1.ptr(i)[j*3+1];
第i行j列的r通道其灰度值：

img_1.ptr(i)[j*3+2];
2.示例程式，以三種方法（指標，at，迭代器）

獲得影象畫素值


#include #include #include #include #include #include using namespace std;


using namespace cv;


void get_setimagepixel3(char *imagepath, int x, int y)


else


imshow("cc", image);


}int main()


; 


cout << "*********通過指標訪問畫素的灰度值********************" << endl;


//通過指標訪問畫素的灰度值


//單通道


cout << "45行，483列b通道灰度值" << int(img.ptr(45)[483*3]) << endl;


cout << "45行，483列g通道灰度值" << int(img.ptr(45)[483*3+1]) << endl;


cout << "45行，483列r通道灰度值" << int(img.ptr(45)[483*3+2]) << endl;


mat img_b(numrow, numcol, cv_8uc3, scalar(0, 0, 0));


mat img_g(numrow, numcol, cv_8uc3, scalar(0, 0, 0));


mat img_r(numrow, numcol, cv_8uc3, scalar(0, 0, 0));


for (int i = 0; i < numrow; i++)


}imshow("img", img);


imshow("img_b", img_b);


imshow("img_g", img_g);


imshow("img_r", img_r);


cout << endl;


cout << endl;


cout << endl;


cout << "*********at只適合灰度值為8位的影象********************" << endl;


//注意：at只適合灰度值為8位的影象


//單通道


mat img3(20, 30, cv_8uc1, scalar(0));


cout << "img（7,8）" << int(img3.at(7, 8)) << endl;


//多通道


mat img4(20, 30, cv_8uc3, scalar(0));


//bgr通道


cout << "b通道灰度值" << int(img4.at(3, 4)[0]) << endl;


cout << "g通道灰度值" << int(img4.at(3, 4)[1]) << endl;


cout << "r通道灰度值" << int(img4.at(3, 4)[2]) << endl;


waitkey(0);


system("pause");


return 0;


}

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