openCV学习记录：滤镜：反色

反色就是把图片上每个像素点的颜色取反，对于彩色图像，每个像素点有RGB三色，求255与每个分量的差值，即是反色。反色有照片底片的效果。

遍历图片上的每个像素点：
第一种方法：

for(int j = 0;jfor(int i = 0;iat(j,i)[0] = 255 - srcImage.at(j,i)[0]; 
            srcImage.at(j,i)[1] = 255 - srcImage.at(j,i)[1];  
            srcImage.at(j,i)[2] = 255 - srcImage.at(j,i)[2]; 
        }
    }

srcImage为读入的图像，srcImage.rows是图像的行数，srcImage.cols是图像的列数，对于彩色图像，通道数是3，每一列又分BGR三个分量。
这种方法遍历每一个像素看着很直观，也很好理解，不过遍历速度太慢。下面一种方法用指针遍历：

int rowNum = srcImage.rows;//要处理的行数
int colNum = srcImage.cols * srcImage.channels();//要处理的列数

for(int j = 0;juchar * row = srcImage.ptr<uchar>(j);

    for(int i = 0;i255 - row[i];
    }
}

srcImage.channels()返回图像的通道数，彩色图像是3，灰度图像是1.这种遍历方法能将速度提高一倍。

还有另外几种遍历图像像素的方法，下面的链接介绍了九种方法：
图像遍历

现在看一下效果图：

原图：

效果图：

完整版代码如下：

#include
#include

using namespace cv;
using namespace std;

void fanSeFilter(Mat &srcImage);

int main(){
    Mat srcImage = imread("lena.jpg");
    if(!srcImage.data){
        cout<<"读入图片错误！"<return 1;
    }
    imshow("原图",srcImage);

    fanSeFilter(srcImage);

    waitKey(0);
    return 0;
}

void fanSeFilter(Mat &srcImage){
    int rowNum = srcImage.rows;//要处理的行数
    int colNum = srcImage.cols * srcImage.channels();//要处理的列数

    for(int j = 0;j(j);   
        for(int i = 0;i255 - row[i];
        }
    }

    imshow("反色滤镜",srcImage);
}