C++数字图像处理—OpenCV的常用操作
使用C++开发图像处理算法时，不需要去调用OpenCV的内置算法函数，主要是利用OpenCV完成图像文件的输入、输出以及自动内存管理（重点）。所以，只要需要掌握一些简单的OpenCV的操作即可。
1、图像读取
OpenCV支持bmp、jpg、png、tiff等常用图像格式的解析，所用API为imread。imread函数原型如下：
CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );filename参数为图像文件的路径，可以是相对路径，也可以是绝对路径；flags参数为图像文件解析的方式，支持的方式有如下：
IMREAD_UNCHANGED：不对图像文件进行任何转换，直接读取。
IMREAD_GRAYSCALE ：将任何图像均转换为灰度图像（单通道）进行读取。
IMREAD_COLOR：将任何图像均转为RGB彩色图像（三通道）进行读取。
IMREAD_ANYDEPTH：如果不设置这个参数，16/32位图像将会自动转为8位图像。
IMREAD_ANYCOLOR：将按照图像文件设定的颜色格式进行图像读取。
IMREAD_LOAD_GDAL：调用gdal库进行图像文件读取。（可以简单地理解为读取TIFF图像文件）
示例代码：
//不做任何转化进行读取
cv::Mat matUnchanged = cv::imread("./lena.jpg", cv::IMREAD_UNCHANGED); cv::imshow("UNCHANGED", matUnchanged);
//彩色模式进行读取
cv::Mat matColor = cv::imread("./lena.jpg", cv::IMREAD_COLOR); cv::imshow("COLOR", matColor);
//灰度模式进行读取
cv::Mat matGrayScale = cv::imread("./lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::imshow("GRAYSCALE", matGrayScale);运行结果：
2、图像显示
OpenCV的图像显示函数为imshow，函数原型如下：
CV_EXPORTS_W void imshow(const String& winname, InputArray mat);winname参数表示显示图像窗口的名称（任意字符），mat参数表示需要显示的图像。对于这个函数，需要注意的是（特别是新手），imshow函数只支持8位灰度图像、8位彩色图像和32位灰度图像（像素值范围0-1），具体原因大家可以自行百度关键词【显示器灰度等级】。
3、获取图像的属性
图像的常用属性有图像的宽度、高度、数据缓存区指针（图像像素存储地址）、图像的通道数、深度。示例代码：
cv::Mat matUnchanged = cv::imread("./lena.jpg", cv::IMREAD_UNCHANGED);
//宽度
std::cout << "宽度："<
4、图像遍历的几种方式
作为示例，读取一副RGB彩色图像，将每个像素的R值置0作为测试。（在Windows下，RGB存储的顺序为BGR）
（1）、使用OpenCV的at成员函数
OpenCV提供了便利的访问图像数据的接口，at函数原型：
template inline _Tp& Mat::at(int i0, int i1) 参数i0为行号，i1为列号；模板参数_Tp常用类型如下：
| 图像类型 | _Tp参数 |
| 单通道灰度 | unsigned char |
| 三通道彩色（8位） | cv::Vec3b |
| 16位灰度 | unsigned short |
| 32位浮点型 | float |
| 双通道32位 | cv::Vec2f |
示例代码：
for (size_t r = 0; r < matUnchanged.rows; r++)//行
for (size_t c = 0; c < matUnchanged.cols; c++)//列
{
cv::Vec3b& bgr = matUnchanged.at(r, c);
bgr[2] = 0;
}
（2）、使用指针
for (size_t r = 0; r < matUnchanged.rows; r++)//行
{
//step返回图像一行的字节数
unsigned char* pRow = matUnchanged.data + r * matUnchanged.step[0];//计算图像行首指针
for (size_t c = 0; c < matUnchanged.cols; c++)//列
{
pRow[3 * c + 2] = 0;
}
}
（3）、行首指针存储法
//存储图像行首指针
std::vector rowPtr(matUnchanged.rows);
for (size_t r = 0; r < matUnchanged.rows; r++)
rowPtr[r] = matUnchanged.data + r * matUnchanged.step[0];
//遍历图像
for (size_t r = 0; r < matUnchanged.rows; r++)//行
for (size_t c = 0; c < matUnchanged.cols; c++)//列
{
rowPtr[r][c * 3 + 2] = 0;
}
访问图像数据的方式有很多，这里只列出几种常用的方式，考虑到算法的效率问题，通常使用指针对数据进行访问。
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