第二章 操作像素
在本章，我们会讲述：
处理像素值
用指针扫描图像
用迭代器扫描图像
写高效的图像扫描循环
用相邻的方法扫描图像
展示简单的图像计算
定义感兴趣的区域
【概述】
为了建立计算机图像应用，你必须能够接触图像内容，并且最终修改或者创建图像。这一章中会教你如何操作图像元素，比如像素。你会学
习到如何扫描一幅图像并处理每个像素点。你也会学习到如何高效地做，因为就算是适当的维度的图像也会包含成千上万的像素的。
基本上将，一个图像时一个数值对应的矩阵。这就是OpenCV2用cv::Mat处理图像的原因了。矩阵中的每一个元素代表一个像素。对于一个灰
度图像（黑白图像），像素值是8位的无符号型值（也就是非负数。。），相应地，0代表黑色而255代表白色。对于彩色图像，每个像素的三
个这样的值代表着我们常常说的三原色（红，绿，蓝）。此时一个矩阵元素由三个值生成。
正如前面所讲，OpenCV也允许你用不同类型的像素值创建图像，比如CV_8U或者浮点值CV_32F。这些对于存储很有用的，例如在一些图像处理
过程中的起到媒介作用的图像。大多数操作可以被应用到任何类型的矩阵上，其他的则是需要特定的类型，或者只能和给定数量的通道数量
起作用。所以说，为了避免在编程中犯常见错，对于一个函数或者方法的前提的理解是很重要的。
整个这一章节，我们用如下的一张图片作为输入图片。
【处理像素值】
为了处理矩阵中的每一个元素，你晋级你需要确定其行数和列数。相应的元素（可以是单独的数值也可以是多个通道的图像的向量值），会
被作为返回值返回的。
为了说明对于像素值的直接操作，我们会创建一个简单的函数，它对图像增加了胡椒盐噪声。正如这个名字所暗示的，胡椒盐噪声是噪声中
特定的一种，图像中的一些像素会被黑色或者白色像素替代。这种错误在传输错误的时候会发现，是某些像素值丢失导致的。此情形下，我
们简单地随机选择一些像素并设定为白色。
我们写一个函数用于接收输入的图像。这个图像会被此函数修改。为了这个目的，我们用传递引用的方式。第二个参数是像素的编号，我们
将把这个像素值置为白色：
此函数由一重循环组成，执行了n次，每次把255（对应白色）赋值给一个随机像素点。我们对于灰度图像和彩色图像区别对待，彩图需要分
别赋值给三个channel。
1 void salt(cv::Mat &image, int n){
2 for(int k=0; k<n; k++){
3 //rand()是MFC随机函数生成器
4 //在Qt中请使用qrand()
5 int i=qrand()%image.cols;
6 int j=qrand()%image.rows;
7
8 if(image.channels()==1){//对应灰度图像
9 image.at<uchar>(j, i)=255;
10 }else if(image.channels()==3){//彩色图像
11 image.at<cv::Vec3b>(j, i)[0]=255;
12 image.at<cv::Vec3b>(j, i)[1]=255;
13 image.at<cv::Vec3b>(j, i)[2]=255;
14 }
15 }
16 }
你可以通过先前打开过的一张图片作为参数传递给此函数：
1 //open the image
2 cv::Mat image = cv::imread("boldt.jpg");
3
4 //call function to add noise
5 salt(image, 3000);
6
7 //display image
8 cv::namedWindow("Image");
9 cv::imshow("Image", image);
发现qrand()不能识别。最后还是用了rand():
1 #include <cv.h>
2 #include <highgui.h>
3
4 using namespace std;
5 using namespace cv;
6
7 void salt(Mat& image, int n){
8 for(int k=0; k<n; k++){
9 int i=rand()%image.cols;
10 int j=rand()%image.rows;
11
12 if(image.channels()==1){
13 image.at<uchar>(j, i)=255;
14 }else if(image.channels()==3){
15 image.at<Vec3b>(j, i)[0]=255;
16 image.at<Vec3b>(j, i)[1]=255;
17 image.at<Vec3b>(j, i)[2]=255;
18 }
19 }
20 }
21
22 int main(){
23 Mat image=imread("C:/testdir/Koala.jpg");
24 salt(image, 3000);
25 namedWindow("Image");
26 imshow("Image", image);
27 waitKey(0);
28 }
【更多】
使用cv::Mat的at方法有时候很笨重。因为返回的类型必须被规定为模板参
数。当矩阵类型未知时，使用cv::Mat的子类cv::Mat_类是可以的。这个类
定义了少量额外的方法但没有定义更多的数据属性，因此一个指向类的指针
或者引用可以被直接地转化成另外的类。在其他的额外方法中，operator()
方法允许直接访问矩阵元素。因此，如果图像是指向uchar类型的引用，那
么可以这样写：
cv::Mat_<uchar>im2=image;//im2 refers to image
im2(50, 100)=0;//access to row 50 and column 100
由于cv::Mat_类的元素类型在变量创建的时候已经声明过了,operator()方
法在编译的时候知道返回值的类型。不同于写入的时候变shorter，
operator()方法和at方法等效。
【同见】
编写高效扫描图像的循环方法
【用指针扫描图像】
在大多数图像处理过程中，人们为了执行计算需要处理图像的所有像素。考
虑到图像中如此多的像素数量，高效的方式很重要。这一部分，以及下一部
分，会向你展示扫描图像的不同的循环的实现方式。这一部分使用指针来计
算。
【准备阶段】
我们通过完成一个加单的任务来实现图像扫描过程：减少一副图像中的颜色
的数量
彩色图像由3个通道(3-channels)的像素组成.每个像素的每个通道对应着三
原色中的强度值。由于这些值都是8位的无符号字符类型值，颜色数量的总
数是256*256*256，大于1.6亿个颜色。所以为了减少分析时的复杂度，有时
候减少图像的数量是有用的。实现这个目标的一个简答方法是，把RGB空间
分割成大小相等的立方体。例如，你想在每个维度把颜色数量减少8个，那
么你得到的颜色总是就是32*32*32.原图中每个颜色也就变成了颜色衰减后
的图中所属立方体中心位置的颜色值。
基本的颜色减少算法是简单的。若N是减少因子，那么对于图像中每个像素
和每个像素中的通道，都要整除N（余数会丢失）。然后把结果乘以N，所得
到的会比原来输入的图像要小。加上N/2，你会得到两者的中间值。持续着
一过程，你会得到总数为(256/N)^3的可能的颜色数量。
【如何做】
颜色衰减函数这样声明：
void colorReduce(cv::Mat &image, int div=64);
用户提供一张图片和每个通道的衰减因子。这里，此过程恰到好处的完成了
，即：输入图像的像素值被这个函数修改了。更多的输入输出参数参见【更
多】部分。
这个过程很简单，通过创建一个遍历像素的所有值的一个double循环以实现
：
void colorReduce(cv::Mat &image, int div=64){
int nl=image.rows;//行数
//每一行元素总数
int nc=image.cols*image.channels();
for(int j=0; j<nl; j++){
//获取第j行的地址
uchar* data=image.ptr<uchar>(j);
for(int i=0; i<nc; i++){
//处理每个像素
data[i]=data[i]/div*div+div/2;
//处理像素过程结束
}//每一行处理完毕
}
}
这个函数可以用下面代码测试:
//读入图像
image=cv::imread("boldt.jpg"):
//处理图像
colorReduce(image);
//展示图像
cv::namedWindow("Image");
cv::imshow("Image", image);
1 【更多】
2 使用cv::Mat的at方法有时候很笨重。因为返回的类型必须被规定为模板参
3
4 数。当矩阵类型未知时，使用cv::Mat的子类cv::Mat_类是可以的。这个类
5
6 定义了少量额外的方法但没有定义更多的数据属性，因此一个指向类的指针
7
8 或者引用可以被直接地转化成另外的类。在其他的额外方法中，operator()
9
10 方法允许直接访问矩阵元素。因此，如果图像是指向uchar类型的引用，那
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12 么可以这样写：
13 cv::Mat_<uchar>im2=image;//im2 refers to image
14 im2(50, 100)=0;//access to row 50 and column 100
15 由于cv::Mat_类的元素类型在变量创建的时候已经声明过了,operator()方
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17 法在编译的时候知道返回值的类型。不同于写入的时候变shorter，
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19 operator()方法和at方法等效。
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21 【同见】
22 编写高效扫描图像的循环方法
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24 【用指针扫描图像】
25 在大多数图像处理过程中，人们为了执行计算需要处理图像的所有像素。考
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27 虑到图像中如此多的像素数量，高效的方式很重要。这一部分，以及下一部
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29 分，会向你展示扫描图像的不同的循环的实现方式。这一部分使用指针来计
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31 算。
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33 【准备阶段】
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38 彩色图像由3个通道(3-channels)的像素组成.每个像素的每个通道对应着三
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40 原色中的强度值。由于这些值都是8位的无符号字符类型值，颜色数量的总
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42 数是256*256*256，大于1.6亿个颜色。所以为了减少分析时的复杂度，有时
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44 候减少图像的数量是有用的。实现这个目标的一个简答方法是，把RGB空间
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46 分割成大小相等的立方体。例如，你想在每个维度把颜色数量减少8个，那
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48 么你得到的颜色总是就是32*32*32.原图中每个颜色也就变成了颜色衰减后
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50 的图中所属立方体中心位置的颜色值。
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52 基本的颜色减少算法是简单的。若N是减少因子，那么对于图像中每个像素
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54 和每个像素中的通道，都要整除N（余数会丢失）。然后把结果乘以N，所得
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56 到的会比原来输入的图像要小。加上N/2，你会得到两者的中间值。持续着
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58 一过程，你会得到总数为(256/N)^3的可能的颜色数量。
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60 【如何做】
61 颜色衰减函数这样声明：
62 void colorReduce(cv::Mat &image, int div=64);
63 用户提供一张图片和每个通道的衰减因子。这里，此过程恰到好处的完成了
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65 ，即：输入图像的像素值被这个函数修改了。更多的输入输出参数参见【更
66
67 多】部分。
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69 这个过程很简单，通过创建一个遍历像素的所有值的一个double循环以实现
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71 ：
72 void colorReduce(cv::Mat &image, int div=64){
73 int nl=image.rows;//行数
74 //每一行元素总数
75 int nc=image.cols*image.channels();
76
77 for(int j=0; j<nl; j++){
78 //获取第j行的地址
79 uchar* data=image.ptr<uchar>(j);
80 for(int i=0; i<nc; i++){
81 //处理每个像素
82 data[i]=data[i]/div*div+div/2;
83 //处理像素过程结束
84 }//每一行处理完毕
85 }
86 }
87 这个函数可以用下面代码测试:
88 //读入图像
89 image=cv::imread("boldt.jpg"):
90 //处理图像
91 colorReduce(image);
92 //展示图像
93 cv::namedWindow("Image");
94 cv::imshow("Image", image);
【如何起作用的】
在彩图对应图像数据中最前面3字节是左上角的三个通道的值，接下来是第
一行第二个像素的三个通道的值，如此下去（注意，opencv默认使用BGR的
顺序表示颜色，所以蓝色是第一个颜色通道）。宽度为W，高度为H的图像需
要W*H*3个ucahr的内存大小。然而，为了高效，行的长度会被添加额外的像
素。这是因为一些多媒体过程的碎片）例如intelMMX建筑物)在行数是4或者
8的倍数的时候能高效处理。明显地，若没有增加这些额外的行那么有效的
宽度和实际宽度相等。数据属性cols给定了图像宽度，rows给定了图像高度
，而tep数据属性以字节为单位给定了图像的宽度。即使你的图像不是uchar
类型的，step仍然以字节为单位。像素元素的大小通过elemSize的形式给出
（例如，对与3通道的短整型矩阵（CV_16SC3），elemSize会返回6）。图像
中的通道数量由nchannels方法给出（如果是灰度图像那么就是1，彩图就是
3）。最终，total这个方法返回矩阵中像素总数。
每一行的像素值数量通过以下方式计算：
int nc=image.cols*image.channels();
为了简化指针计算的过程，cv:Mat类提供了一个方法，能够直接给你图像中
行的地址。这就是ptr方法。这是一个模板方法，例如：
uchar* data=image.ptr<uchar>(j);
注意，在上述处理过程中，我们在每一行都有相同的指针计算，所以可以写
成：
*data++=*data/div*div+div/2; //发现书上写错了。
【其他颜色衰减公式】
data[i]=data[i]-data[i]%div+div/2;
当然亦可在函数中增加参数，不在原图上做修改：
1 #include <cv.h>
2 #include <highgui.h>
3
4 using namespace std;
5 using namespace cv;
6
7 void colorReduce(const Mat &image, Mat &result, int div=64){
8 int nl=image.rows;
9 int nc=image.cols*image.channels();
10 result.create(image.rows, image.cols, image.type());
11 for(int j=0; j<nl; j++){
12 const uchar* data_in=image.ptr<uchar>(j);
13 uchar* data_out=result.ptr<uchar>(j);
14 for(int i=0; i<nc; i++){
15 data_out[i]=data_in[i]/div*div+div/2;
16 }
17 }
18 }
19
20 int main(){
21 Mat image=imread("C:/testdir/Koala.jpg");
22 Mat result;
23 colorReduce(image, result);
24 namedWindow("Image");
25 imshow("Image", result);
26 waitKey(0);
27 }
若图像是连续的（即没有添加过额外的行）那么可以变二位为一维处理
1 #include <cv.h>
2 #include <highgui.h>
3
4 using namespace std;
5 using namespace cv;
6
7 void colorReduce(Mat &image, int div=64){
8 int nl=image.rows;
9 int nc=image.cols*image.channels();
10 if(image.isContinuous()){
11 nc=nc*nl;
12 nl=1;
13 //or:image.reshape(1, image.cols*image.rows);
14 //then int nl=image.rows; and int nc=image.cols;
15 }
16 for(int j=0; j<nl; j++){
17 uchar* data=image.ptr<uchar>(j);
18 for(int i=0; i<nc; i++){
19 data[i]=data[i]/div*div+div/2;
20 }
21 }
22 }
23
24 int main(){
25 Mat image=imread("C:/testdir/Koala.jpg");
26 colorReduce(image);
27 namedWindow("Image");
28 imshow("Image", image);
29 waitKey(0);
30 }
【低级指针计算】
1 uchar* data=image.data; 2 data+=image.step; //从当前行跳转到要处理的下一行
这样写看似也可以：data=image.data+j*image.step+i*image.elemSize();
但不建议这么做，因为这在感兴趣区域的处理过程中不奏效
【【用迭代器处理图像衰减】】
此部分略。（功能和指针类似，有时间补上。）
【图像扫描至邻居法】
用相邻元素扫描，核心公式：
当前值=5*当期值-上方值-下方值-左方值-右方值
代码
1 #include <cv.h>
2 #include <highgui.h>
3
4 using namespace std;
5 using namespace cv;
6
7 void sharpen(const Mat& image, Mat &result){
8 result.create(image.size(), image.type());
9 imshow("image", image);
10 for(int j=1; j<image.rows-1; j++){
11 const uchar* previous=image.ptr<const uchar>(j-1);
12 const uchar* current=image.ptr<const uchar>(j);
13 const uchar* next=image.ptr<const uchar>(j+1);
14 uchar* output=result.ptr<uchar>(j);
15 for(int i=1; i<image.cols*3; i++){//此处书上写为i<image.cols-1发现只显示1/3宽度
16 *output=saturate_cast<uchar>(5*current[i]-current[i-1]
17 -current[i+1]-previous[i]-next[i]);
18 output++;
19 }
20 }
21 result.row(0).setTo(Scalar(0));
22 result.row(result.rows-1).setTo(Scalar(0));
23 result.col(0).setTo(Scalar(0));
24 result.col(result.cols-1).setTo(Scalar(0));
25 }
26 int main(){
27 Mat image=imread("C:/testdir/Koala.jpg");
28 Mat result;
29 sharpen(image, result);
30 namedWindow("Image");
31 imshow("Image", result);
32 waitKey(0);
33 return 0;
34 }
使用系统函数filter2D：
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;
void sharpen2D(const Mat& image, Mat &result){
Mat kernel(3, 3, CV_32F, Scalar(0));
kernel.at<float>(1,1)=5.0;
kernel.at<float>(0,1)=-1.0;
kernel.at<float>(2,1)=-1.0;
kernel.at<float>(1,0)=-1.0;
kernel.at<float>(1,2)=-1.0;
filter2D(image, result, image.depth(), kernel);
}
int main(){
Mat image=imread("C:/testdir/barcode.bmp");
if(!image.data) return -1;
Mat result;
sharpen2D(image, result);
namedWindow("Image");
imshow("image", image);
imshow("result", result);
waitKey(0);
return 0;
}
1 /*
2 *图像合成
3 *要求大小一样才可以
4 */
5 #include <cv.h>
6 #include <highgui.h>
7
8 using namespace std;
9 using namespace cv;
10
11 int main(){
12 Mat image1=imread("C:/testdir/me.jpg");
13 Mat image2=imread("C:/testdir/airplane.jpg");
14 Mat result;
15 addWeighted(image1, 0.7, image2, 0.9, 0., result);
16 // imshow("image", image);
17 imshow("result", result);
18 imwrite("C:/testdir/we.jpg", result);
19 waitKey(0);
20 return 0;
21 }
1 /*
2 *图像合成
3 *在指定区域合成
4 */
5 #include <cv.h>
6 #include <highgui.h>
7
8 using namespace std;
9 using namespace cv;
10
11 int main(){
12 Mat image=imread("C:/testdir/me.jpg");
13 Mat logo=imread("C:/testdir/logo.jpg");
14 Mat imageROI=image(Rect(600, 1300, logo.cols, logo.rows));
15 addWeighted(imageROI, 1.0, logo, 0.3, 0., imageROI);
16 imshow("result", image);
17 imwrite("C:/testdir/me4.jpg", image);
18 waitKey(0);
19 return 0;
20 }
来源：https://www.cnblogs.com/zjutzz/archive/2013/04/30/3051938.html