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OpenCV + CPP 系列（三）图像矩阵创建、复制、像素访问，统计

guanguans 2022-07-18 阅读 60
opencvc++#includescalajavascriptSpark大数据


文章目录

  • ​​一、创建图像​​
  • ​​Mat - 基本图像容器​​
  • ​​二、像素访问​​
  • ​​三、像素统计​​
  • ​​minMaxLoc​​
  • ​​meanStdDev​​

一、创建图像

Mat - 基本图像容器

关于 ​​Mat 图像容器​​ 详情，官网讲的非常清楚。

或者查看 ​​Mat函数文字​​

使用了矩阵创建函数: ​​Mat::ones()​​​, ​​Mat::zeros()​​​，​​Mat::eye​​​；
注意：Mat::ones()生成三通道矩阵时，只有第一个通道（蓝）全为1，其余两个通道为0；

若要全部赋值请使用 Scalar 模板类：
Scalar 功能：例如：Scalar(255, 255, 255) 对三个通道都赋值255。

若要对矩阵进行深拷贝可以使用 copyTo(), 或者 clone()。

头文件 ​​quick_opencv.h​​：用于声明类与公共函数

#pragma once
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

class QuickDemo {
public:
  void colorSpace_Demo(Mat& image);
  void mat_create_Demo(Mat& image); // 新增方法：矩阵创建
};

源文件 ​​quick_demo.cpp​​：实现类与公共函数

#include <quick_opencv.h>


// 新增的方法实现
void QuickDemo::mat_create_Demo(Mat& image) {
  Mat m1, m2;

  m1 = Mat::ones(Size(4, 4), CV_8UC3);
  m2 = Mat::zeros(Size(4, 4), CV_8UC3);
  
  Mat m3 = Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8UC1);
  m2 = Scalar(255, 255, 255);
  std::cout << "m1=\n" << m1 << std::endl;
  std::cout << "m2=\n" << m2 << std::endl;

  std::cout << m3 << std::endl;
  std::cout << "m3.cols=" << m3.cols << "\t" << "m3.rows=" << m3.rows << std::endl;


  Mat m00 = Mat::zeros(Size(240, 240), CV_8UC3);
  Mat m4;
  m00.copyTo(m4);
  m4 = Scalar(0, 255, 255);

  Mat m5 = m00.clone();
  m5 = Scalar(255, 0, 0);
  imshow("m00", m00);
  imshow("m4", m4);
  imshow("m5", m5);

  Mat m10(4, 4, CV_32FC2, Scalar(1, 3));
  std::cout << m10 << std::endl;
}

仍然在主函数调用该类的公共成员函数

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <quick_opencv.h>
#include <iostream>
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
  Mat src = imread("D:\\Desktop\\pandas.jpg");
  if (src.empty()) {
    printf("Could not load images...\n");
    return -1;
  }
  //namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
  //imshow("input", src);

  QuickDemo qk;             //实例化
  //qk.colorSpace_Demo(src);  //调用

  qk.mat_create_Demo(src);
  waitKey(0);
  destroyAllWindows();
  return 0;
}

OpenCV + CPP 系列（三）图像矩阵创建、复制、像素访问，统计_#include

二、像素访问

关于 ​​Mat 像素访问​​​ 详情，官网讲的非常清楚。
主要讲解像素访问：

cv::Mat有个at()方法，可以访问图像的单个像素，同时at()方法又是一个模板方法，所以在使用的时候需要传入图像像素的类型，而且这个类型不像C++中的运算类型一样可以自动转换，所以必须准确的传入图像元素类型。

对于单通道元素来说，元素类型为unsigned char的情况下，可以这样访问

image.at<uchar>(h, w)= value;

对于三通道元素彩色图像来说，那么可以这样；或者直接使用数组赋值

image.at<cv::Vec3b>(h, w)[channel]= value;
image.at<cv::Vec3b>(h, w) = cv::Vec3b(a, b, c);

指针访问：

uchar *data = image.ptr<uchar>(h);

关于Vec3b 以及相似的数据类型定义：

typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;

typedef Vec<short, 2> Vec2s;
typedef Vec<short, 3> Vec3s;
typedef Vec<short, 4> Vec4s;

typedef Vec<ushort, 2> Vec2w;
typedef Vec<ushort, 3> Vec3w;
typedef Vec<ushort, 4> Vec4w;

typedef Vec<int, 2> Vec2i;
typedef Vec<int, 3> Vec3i;
typedef Vec<int, 4> Vec4i;
typedef Vec<int, 6> Vec6i;
typedef Vec<int, 8> Vec8i;

typedef Vec<float, 2> Vec2f;
typedef Vec<float, 3> Vec3f;
typedef Vec<float, 4> Vec4f;
typedef Vec<float, 6> Vec6f;

typedef Vec<double, 2> Vec2d;
typedef Vec<double, 3> Vec3d;
typedef Vec<double, 4> Vec4d;
typedef Vec<double, 6> Vec6d;

头文件 ​​quick_opencv.h​​：用于声明类与公共函数

#pragma once
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

class QuickDemo {
public:
  void pixel_visit_Demo(Mat& image);
  void pixel_visiter_Demo(Mat& image);
  void pixel_statistic_Demo(Mat& image);
};

主函数调用该类的公共成员函数

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <quick_opencv.h>
#include <iostream>
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
  Mat src = imread("D:\\Desktop\\pandas.jpg");
  if (src.empty()) {
    printf("Could not load images...\n");
    return -1;
  }
  //namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
  //imshow("input", src);

  QuickDemo qk;             //实例化
  //qk.colorSpace_Demo(src);  //调用
  //qk.mat_create_Demo(src);
  //qk.pixel_visit_Demo(src);
  qk.pixel_visiter_Demo(src);
  waitKey(0);
  destroyAllWindows();
  return 0;
}

源文件 ​​quick_demo.cpp​​：实现类与公共函数

#include <quick_opencv.h>


// 新增的方法实现
// 通过下标访问像素
void QuickDemo::pixel_visit_Demo(Mat& image) {
  int width = image.cols;
  int height = image.rows;
  int channel = image.channels();
  for (int h = 0; h < height; h++) {
    for (int w = 0; w < width; w++) {
      // gray image
      if (channel == 1) {
        int px = image.at<uchar>(h, w);
        image.at<uchar>(h, w) = 255 - px;
      }
      // 3 channel image
      if (channel == 3) {
        Vec3b bgr = image.at<Vec3b>(h, w);
        image.at<Vec3b>(h, w)[0] = 255 - bgr[0];
        image.at<Vec3b>(h, w)[1] = 255 - bgr[1];
        image.at<Vec3b>(h, w)[2] = 255 - bgr[2];
      };
    }
  }
  imshow("image反色",image);
}

// 通过指针访问像素
void QuickDemo::pixel_visiter_Demo(Mat& image) {
  int width = image.cols;
  int height = image.rows;
  int channel = image.channels();
  if (channel == 1) {
    for (int h = 0; h < height; h++) {
      uchar* current_row = image.ptr<uchar>(h);
      for (int w = 0; w < width; w++) {
        int px = *current_row;
        *current_row++ = 255 - px;
      }
    }
  }
  if (channel == 3) {
    for (int h = 0; h < height; h++) {
      uchar* current_row = image.ptr<uchar>(h);
      for (int w = 0; w < width; w++) {
        *current_row++ = 255 - *current_row;
        *current_row++ = 255 - *current_row;
        *current_row++ = 255 - *current_row;
      }
    }
  }
  imshow("image反色", image);
}

OpenCV + CPP 系列（三）图像矩阵创建、复制、像素访问，统计_#include_02

关于像素访问速度比较1：​​javascript:void(0)​​​ 关于像素访问速度比较2：​​javascript:void(0)​​ 多通道图：​​javascript:void(0)​​ 将整张图首地址遍历：​​javascript:void(0)​​

在图像数据的运算中，使用指针 *p++ 与 位运算符 算是快的，最好是使用Mat自带重载符进行像素整块操作。 在这方面与python的矩阵操作思想类似，python中关于数据运算，几乎全部使用numpy，不写for循环遍历的。

三、像素统计

minMaxLoc

在图像中（矩阵/数组）中找到全局最小和最大值

void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal,
                            CV_OUT double* maxVal = 0, CV_OUT Point* minLoc = 0,
                            CV_OUT Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());

  • src，输入图像，单通道图像。
  • minVal，返回最小值的指针。若无需返回，此值设为 NULL。
  • maxVal，返回最大值的指针。若无需返回，此值设为 NULL。
  • minLoc，返回最小值位置的指针（二维情况下）。若无需返回，此值设为 NULL。
  • maxVal，返回最大值位置的指针（二维情况下）。若无需返回，此值设为 NULL。
  • mask，可选的掩膜操作，非零掩码元素用于标记待统计元素，需要与输入图像集有相同尺寸。

meanStdDev

void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, OutputArray stddev,
                             InputArray mask=noArray());

  • InputArray src 一般的彩色图，灰度图都可
  • mean：输出参数，计算均值
  • stddev：输出参数，计算标准差
  • mask：可选参数

void QuickDemo::pixel_statistic_Demo(Mat& image) {
  double min_v, max_v;
  Point minLoc, maxLoc;
  std::vector<Mat> mv;
  split(image, mv);
  for (int i = 0; i < mv.size(); i++) {
    minMaxLoc(mv[i], &min_v, &max_v, &minLoc, &maxLoc, Mat());
    std::cout << "No.channel:" << i << "\tmin_value=" << min_v << "\tmax_value=" << max_v << std::endl;
    std::cout << "No.channel:" << i << "\tminLoc.x=" << minLoc.x << "\tmaxLoc.y=" << minLoc.y << std::endl;
  }
  Mat mean, stddev;
  meanStdDev(image, mean, stddev);
  std::cout << "mean=" << mean.at<double>(0) <<"\t"<< mean.at<double>(1) << "\t" << mean.at<double>(2) << std::endl;
  std::cout << "stddev=" << stddev.at<double>(0) << "\t" << stddev.at<double>(1) << "\t" << stddev.at<double>(2) << std::endl;
}

OpenCV + CPP 系列（三）图像矩阵创建、复制、像素访问，统计_#include_03


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