操作图像像素

图像操作读写图像读写像素修改像素值Vec3b与Vec3F 代码中函数简介自定义函数opencv自带函数 代码实现效果具体代码实现

图像操作

读写图像

imread 可以指定加载为灰度或者RGB图像Imwrite 保存图像文件，类型由扩展名决定

读写像素

读一个GRAY像素点的像素值（CV_8UC1） Scalar intensity = img.at(y, x); 或者 Scalar intensity = img.at(Point(x, y));

读一个RGB像素点的像素值 Vec3f intensity = img.at(y, x); float blue = intensity.val[0]; float green = intensity.val[1]; float red = intensity.val[2];

修改像素值

灰度图像 img.at(y, x) = 128;

RGB三通道图像 img.at(y,x)[0]=128; // blue img.at(y,x)[1]=128; // green img.at(y,x)[2]=128; // red

空白图像赋值 img = Scalar(0);

ROI选择 Rect r(10, 10, 100, 100); Mat smallImg = img®;

Vec3b与Vec3F

Vec3b对应三通道的顺序是blue、green、red的uchar类型数据。Vec3f对应三通道的float类型数据 把CV_8UC1转换到CV32F1实现如下： src.convertTo(dst, CV_32F);

代码中函数简介

自定义函数

1. void grayInvert(Mat &gray); 功能：只对单通道灰度图像进行反差操作，:内含显示及存储功能 参数1：输入单通道灰度图像

2. void invertImage(Mat &src, Mat &dst); 功能：既可以对彩色图像进行反差，也可以对灰度图像进行反差（与opencv自带的一个函数bitwise_not功能相同，只是此处对图片像素值的操作不是二进制的操作） 参数1：输入一个图片（三通道或单通道都可） 参数2：输出dst反差图像

3. void imageToGray(Mat &src, Mat &dst); 功能：将rgb彩色图像变为单通道灰度图像（在其内转成灰度图像的方式较多，灰度图像有亮有暗） 参数1：输入一个三通道图像 参数2：输出单通道灰度图像

opencv自带函数

1. cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY); 参数1：输入图像（此处应输入rgb三通道图像） 参数2：输出图像（此处输出单通道灰度图像） 参数3：此处使用CV_RGB2GRAY，表示将读入的rgb彩色图像变为gray灰度图像

2. bitwise_not(src, dst2); 功能：是对二进制数据进行“非”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制 “非” 操作，~1 = 0，~0=1 参数1：输入一个图片（单通道或三通道都可） 参数2：输出像素值被二进制“非”过的图像

代码实现效果

1. 原始图像（为三通道彩色图像） 2. 原始彩色图像经由cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);所得的灰度图像（较暗） 3. 灰度图像经由grayInvert(gray);所得的反差图像 4. 原始彩色图像经由invertImage(src, dst);所得的反差图像（与bitwise_not结果相同） 5. 原始彩色图像经由bitwise_not(src, dst2);所得的反差图像 6. 原始彩色图像经由imageToGray(src, gray2);所得的灰度图像（较亮）

具体代码实现

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //只对灰度图像进行反差并在窗口显示 void grayInvert(Mat &gray);//输入单通道灰度图像 //既可以对彩色图像进行反差，也可以对灰度图像进行反差 void invertImage(Mat &src, Mat &dst);//输入一个图片（三通道或单通道都可），输出dst反差图像 //自定义将rgb彩色图像变为单通道灰度图像（其内方法很多） void imageToGray(Mat &src, Mat &dst);//输入一个三通道图像，输出单通道灰度图像 int main(){ Mat src; src = imread("1.jpg");//此处默认读进来BGR的图像(有三个通道的值) if (!src.data){ printf("could not load image...\n"); return -1; } //img.at<uchar>(y, x);获得单通道的图像才能去读 namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);//此处可以省略 imshow("input image", src); Mat gray; cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);//此时将rgb图像转变为灰度图像 namedWindow("cvtColor gray image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);//此处可以省略 imshow("cvtColor gray image", gray); imwrite("cvtColor_gray.jpg", gray); grayInvert(gray);//只对灰度图像进行反差并在窗口显示 //调用自定义函数对图像进行反差 Mat dst;//定义dst反差图像 invertImage(src, dst); //既可以对彩色图像进行反差，也可以对灰度图像进行反差（对上面的grayInvert进一步优化） imshow("invertImage image", dst); //将输出的dst图像进行显示 imwrite("invertImage.jpg", dst); //调用系统自带的图像反差函数（与上方自定义反差功能相同，单通道、三通道都可） //此函数是进行位操作(与、或、非等)来对图像反差 Mat dst2; //定义dst2作为后面函数的输出 bitwise_not(src, dst2); imshow("bitwise_not image", dst2); imwrite("bitwise_not.jpg", dst2); //调用自定义rgb转灰度函数(灰度读图像可亮可暗) Mat gray2; imageToGray(src, gray2); imshow("imageToGray image", gray2); imwrite("imageToGray2.jpg", gray2); waitKey(0); return 0; } //只对灰度图像进行反差并在窗口显示 void grayInvert(Mat &gray){ int height = gray.rows;//获取灰度图像的高度 int width = gray.cols;//获取灰度图像的宽度 //单通道灰度图像 for (int row = 0; row < height; row++){ for (int col = 0; col < width; col++){ int grayValue = gray.at<uchar>(row, col);//获取灰度图像的像素值 gray.at<uchar>(row, col) = (255 - grayValue); //修改gray图像本身的像素值，将其像素进行反差 } } imshow("gray invert", gray); //在3.0.0版本上，不用namewindows窗口，只imshow它就可以自动创建一个窗口展示 //imshow("gray image", gray); //如果找到前面有创建窗口，就不再自动创建，直接在之前创建的窗口显示 imwrite("gray_invert.jpg", gray); } //既可以对彩色图像进行反差，也可以对灰度图像进行反差 void invertImage(Mat &src, Mat &dst){ //创建一个和src大小类型相同的背景图像，并将反差像素在此图像上显示 dst.create(src.size(), src.type()); int height = src.rows;//获取src图像的高度 int width = src.cols;//获取src图像的宽度 int nc = src.channels();//获取src图像的通道数 //直接遍历图像像素，并通过判断通道数来进行读取像素的操作（单通道和三通道读取像素操作不同） for (int row = 0; row < height; row++){ for (int col = 0; col < width; col++){ if (nc == 1){ //如果图像为单通道数进行下列操作 int grayValue = src.at<uchar>(row, col); //获取单通道图像的像素值 dst.at<uchar>(row, col) = (255 - grayValue); //修改单通道图像本身的像素值，将其像素进行反差 } else if (nc == 3){ //如果图像为三通道 int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0]; //获取r通道的像素值 int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1]; //获取g通道的像素值 int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2]; //获取b通道的像素值 //将各个通道的反差像素在dst图像上显示 dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b; //我们可以更改一些像素值，会得到其他效果如将（255-r）改为0等像素值 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g; dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r; } } } //imshow("dst invert", dst); } //自定义将rgb彩色图像变为单通道灰度图像（其内方法很多） void imageToGray(Mat &src, Mat &dst){ //创建一个和src大小相同，但类型为单通道的背景图像 dst.create(src.size(), CV_8UC1); int height = src.rows;//获取src图像的高度 int width = src.cols;//获取src图像的宽度 int nc = src.channels();//获取src图像的通道数 //直接遍历图像像素，并通过判断通道数来进行读取像素的操作（单通道和三通道读取像素操作不同） for (int row = 0; row < height; row++){ for (int col = 0; col < width; col++){ if (nc == 1){ //如果图像为单通道数进行下列操作 cout << "此为单通道图像，无需再次灰度化" << endl; } else if (nc == 3){ //如果图像为三通道 int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0]; //获取r通道的像素值 int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1]; //获取g通道的像素值 int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2]; //获取b通道的像素值 //通过获取的bgb各通道的像素值进行灰度化操作（做灰度的方法很多） //dst.at<uchar>(row, col) = min(b, min(g, r));//取rgb通道中的最小值赋值给单通道像素（此处的灰度图像显示会比较暗） dst.at<uchar>(row, col) = max(b, max(g, r));//取rgb通道中的最大值赋值给单通道像素（此处的灰度图像显示会比较亮） } } } //imshow("imageToGray", dst); }