opencv Mat 取消ROI opencv mat操作

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1.操作图像像素

（1）at方式访问图像像素

（2）迭代器访问图像中像素

（3）指针访问图像像素

（4）整行整列像素值的赋值

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Windows下的CodeBlocks配置Opencv环境

OpenCV的数据结构

OpenCV下的Mat类模板基础（实例）

1.操作图像像素

（1）at方式访问图像像素

        以减少图像中颜色数量为例子。假设图像为256种颜色，将它变成64中颜色，只需要将原来的颜色除以div = 4以后再乘以div = 4,最后加上div / 2就可以实现该操作。

• at方法：cv::Mat中的at（x,y）函数模版用来操作指定位置的矩阵元素，在使用时需要指定函数返回的数据类型。

• image.at<uchar>(i,j) = 255;
• iamge.at<cv:Vec3b>(i,j)[channel] = value;

        提示：OpenCV中的彩色图像的通道排列不是RGB，而是BGR，所以outputImage.at<Vec3b>(i,j)[0]代表的是该点的B分量。

#include <iostream>
#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

void colorReduce(Mat&intputImage,Mat&outputImage,int div){

    outputImage = intputImage.clone();
    int rows = intputImage.rows;
    int cols = intputImage.cols;

    //循环遍历图像中的元素
    for(int i = 0 ; i < rows; i++){
        for(int j = 0; j < cols; j++){
            outputImage.at<Vec3b>(i,j)[0] = outputImage.at<Vec3b>(i,j)[0] / div * div + div / 2;
            outputImage.at<Vec3b>(i,j)[1] = outputImage.at<Vec3b>(i,j)[1] / div * div + div / 2;
            outputImage.at<Vec3b>(i,j)[2] = outputImage.at<Vec3b>(i,j)[2] / div * div + div / 2;
        }
    }
}


int main()
{
    //读取图像
    Mat image = imread("../images/GuiZhou.jpg");
    //创建一个窗口
    namedWindow("Original image!");
    //显示图像
    imshow("Original image!",image);

//    Mat outputImage(image.rows,image.cols,CV_8UC3);
    Mat outputImage;
    int div = 4;

    //调用函数
    colorReduce(image,outputImage,div);

    //创建窗口
    namedWindow("result!");
    imshow("result!",outputImage);

    waitKey(0);
    return 0;
}

原始图像

经过函数操作之后的输出： 

提示：可以看到上面的图像并没有什么变化，但是如果增大div的值变化就明显了。 

（2）迭代器访问图像中像素

        类似于STL库中的用法，熟悉C++的读者应该对于STL库比较清楚。这里同样可以使用迭代器访问图像中的像素。

• cv::MatIterator<cv::Vec3b>it;
• cv::Mat_<cv:Vec3b>::iterator it;

和上面同样的例子（减少图像中的像素）

void colorReduce(Mat&inputImage,Mat&outputImage,int div){

    outputImage = inputImage.clone();
    //模版指定类型(方法一)
    Mat_<Vec3b>::iterator it = inputImage.begin<Vec3b>();
    Mat_<Vec3b>::iterator itend = inputImage.end<Vec3b>();
    //方法二:指明cimage类型的方法之后，就可以不写begin和end的类型
    Mat_<Vec3b>cimage = outputImage;
    Mat_<Vec3b>::iterator itout = cimage.begin();
    Mat_<Vec3b>::iterator itoutend = cimage.end();

    for(;it != itend; itout ++,it ++){
        (*itout)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
        (*itout)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
        (*itout)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
    }
//    Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();
//    Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();
//    for(;it != itend; it ++){
//        (*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
//        (*it)[1] = (*it)[1] / div * div + div / 2;
//        (*it)[2] = (*it)[2] / div * div + div / 2;
//    }

}

（3）指针访问图像像素

        cv:：Mat提供了一个prt（int i）函数模版以获取指定行数据的首地址。使用prt（int i）函数返回指定的数据类型。

• image.prt<uchar>(i);

和上面同样的例子（减少图像中的像素）

void colorReduce(Mat&inputImage,Mat&outputImage,int div){

    outputImage = inputImage.clone();
    int rows = outputImage.rows;
    int cols = outputImage.cols * outputImage.channels();

    for(int i = 0; i < rows; i++){
        uchar*data = inputImage.ptr<uchar>(i);
        uchar*dataout = outputImage.ptr<uchar>(i);
        for(int j = 0; j < cols; j++){
            dataout[j] = dataout[j] / div * div + div / 2;
        }
    }

}

        通常若图像的宽度占有的字节数不是4或者8的整数倍时，会在每一行进行数据补齐。

然而，若图像再行上不需要进行数据补齐，则一幅图像可以看作是一个一维数组，cv::Mat类提供的一个isContinuous函数以检测图像是否采用数据补齐，若没有采用数据补齐，则返回true.

void colorReduce(Mat&inputImage,Mat&outputImage,int div){

    outputImage = inputImage.clone();
    int rows = outputImage.rows;
    int cols = outputImage.cols * outputImage.channels();

    if(outputImage.isContinuous()){
        cols = cols * rows;
        rows = 1;//1维数组
        cout<<"没有进行数据补齐"<<endl;
    }

    for(int i = 0; i < rows; i++){
        uchar*data = inputImage.ptr<uchar>(i);
        uchar*dataout = outputImage.ptr<uchar>(i);
        for(int j = 0; j < cols; j++){
            dataout[j] = dataout[j] / div * div + div / 2;
        }
    }

}

        cv::Mat类data属性是一个指向数据区的无符号型指针，所以可以采用下面的方式实现指向数据区的操作：

•  uchar*data = image.data;
• 将指针移动至下一行的操作：

• data += image.step;

• 对于第j行第i列的像素，获取地址方式：

• data = image.data + j * image.step + i *image.elemSize();

void colorReduce(Mat&inputImage,Mat&outputImage,int div){

    outputImage = inputImage.clone();
    int rows = outputImage.rows;
    int cols = outputImage.cols;

    uchar*dataout = outputImage.data;

    for(int i = 0; i < rows; i++){
        for(int j = 0; j < cols; j++){
            *dataout = *dataout / div * div + div / 2;
            dataout++;//指向下一个像素点的值
        }
    }

}

（4）整行整列像素值的赋值

对于整行或者整列像素值的赋值方式如下：

img.row(i).setTo(Scalar(255));//Scalar表示标量的意思

img.col(j).setTo(Scalar(255));

参考书籍：

《数字图像处理》