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[OpenCV2]访问数据值

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推荐:OpenCV2 访问各个像素点的方法(图像遍历)

转载于此文 内容来自《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》 OpenCV2 访问图像的各个像素有各种方法 我们来用各种方法来实现减少图像的

为了访问矩阵的每个元素,只要知道它的行数和列数就可以了.我们用一个数值能够获取到它相应的元素值.对于多通道的图像我们需要使用一个向量值. Getting ready 为了举例如何直接访问像素值,我们创建一个简单的功能:对一个图像添加椒盐噪声.椒盐噪声是一个特定的噪声,图像中的一些像素被白色或者黑色的像素点替代了.这种噪声发生在有错误通讯中,在文件传输途中,有些像素值丢失了.在我们的例子中,我们仅仅随机选择一些像素点,然后把他们改成白色的点. How to do it.... 我们创建一个可以接受输入图像的功能函数.输入的图像会被我们的功能函数修改.为了实现这个目的,我们使用引用传递机制.第二个参数是我们要覆盖白色像素的总个数. void salt(cv::Mat &image, int n) {

for (int k=0; k<n; k++) {

// rand() is the MFC random number generator

// try qrand() with Qt

int i= rand()%image.cols;

int j= rand()%image.rows;

if (image.channels() == 1) { // gray-level image

image.at<uchar>(j,i)= 255;

} else if (image.channels() == 3) { // color image

image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]= 255;

image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]= 255;

image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]= 255;

}

}}通过创建一个循环n次的简单循环,然后把像素值255赋值给随机选择的像素实现函数的功能,在这里,使用随机数,第i列,j行的像素被选择.需要注意的是,我们在访问每个像素前,需要先区分图像是灰度图像还是彩色图像.对于灰度图像,直接把255复制给8-bit的值就可以了.对于彩色图像,需要把255分别复制给三个原色通道来生成白色像素. 可以通过传递一个已经打开的图像使用这个功能函数: // open the image

cv::Mat image= cv::imread("boldt.jpg");

// call function to add noise

salt(image,3000);

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1.多线程

多线程处理可以同时运行多个线程。由于多线程应用程序将程序划分成多个独立的任务,因此可以在以下方面显著提高性能: (1)多线程技术使程序的响应

// display image

cv::namedWindow("Image");

cv::imshow("Image",image); 运行结果如下: How it works.. cv::Mat类包含了几个方法用来访问一个图像的不同属性.公有的成员变量cols和rows给出了图像的列数和行数.对于像素的访问,cv::Mat有方法:at(int y,int x).但是,在程序编译时,这个方法的返回类型是不知道的,因此cv::Mat支持任意类型的元素,可以根据自己的需要,指定元素返回类型.这是at方法使用模版实现的原因.所以当你使用它的时候,指定图像元素的类型,如: image.at<uchar>(j,i)= 255; 要确保指定类型和数组包含类型相匹配.at方法并不是能够执行任意类型的转换. 在彩色图像中,每个像素和红绿蓝三个通道是相关的.因此,一个包含彩色图像的cv::Mat会返回三个8字节的向量.OpenCV中已经定义好了返回类型,如一个很短被称为cv::Vec3b的向量.这个三个unsigned char类型的向量.这解释了为什么访问彩色像素元素被写为如下形式. image.at<cv::Vec3b>(j,i)[channel]= value;索引chanel 指定了三个颜色通道位置. 于此类似,存在2元素和4元素的向量(cv::Vec2b and cv:: Vec4b)和其他类型.在以后的例子中,类型最后一个字母会被替代.s代表short,i代表int,f代表float,d代表double型.所有的类型都是使用类模版cv::Vec<T,N>定义的.T表示类型,N表示向量的元素数目. There's more... 使用cv::Mat类的at方法有时是笨重的,因为每次调用必须指定模版返回类型的模版参数.当矩阵类型知道后,可以使用cv::Mat的模版子集cv::Mat_ 类.这个类定义了一些额外的方法但是没有新的数据属性,所以可以使用指针或者引用一个类直接转换为另一个类.在额外的王法中,有重载操作符()允许直接访问矩阵元素.因此,如果把image 引用到一个uchar矩阵,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因为这个cv::Mat_ 元素类型 在变量创建时是已经声明的,重载操作符()方法知道在编译时的返回类型了.使用重载操作符()方法提供了与at方法完全相同的结果,但是书写更简便.

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1.canny检测:   Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标识出

为了访问矩阵的每个元素,只要知道它的行数和列数就可以了.我们用一个数值能够获取到它相应的元素值.对于多通道的图像我们需要使用一个向量值. Getting ready 为了举例如何直接访问像素值,我们创

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