OpenCV学习笔记——像素操作方法对比

Opencv 图像元素的存取方法和效果对比：

#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
//-------------------------------------【全局函数声明】------------------------------------------
//	描述：全局函数声明
//-------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduceAt(const Mat &srcImage, Mat &dstImage, int div);
void colorReducePtr(const Mat &srcImage, Mat & dstImage, int div);
void colorReduceIte(const Mat &srcImage, Mat & dstImage, int div);
//-------------------------------------【int main()】------------------------------------------
//	描述：主函数接口
//-------------------------------------------------------------------------------------------
int main(int argc,char ** argv)
{
	//输入图像
	Mat srcImage = imread("G:\\VS_File\\Picture\\lena.jpg");
	if (srcImage.empty())
	{
		return -1;
	}
	imshow("原始图像", srcImage);

	//按照原始图的参数规格创建效果图
	Mat dstImage;
	double time_s;
	/****************************【用迭代器计算】**************************************/
	//记录时间
	time_s = static_cast(getTickCount());
	//调用颜色空间缩减函数
	colorReduceIte(srcImage, dstImage, 32);
	//计算运行时间并输出
	time_s = ((double)getTickCount() - time_s) / getTickFrequency();
	cout << "迭代器计算 运行时间: " << time_s << endl;
	imshow("迭代器计算 效果图", dstImage);
	/****************************【动态地址计算】****************************************/
	//记录时间
	time_s = static_cast(getTickCount());
	//调用颜色空间缩减函数
	colorReduceAt(srcImage, dstImage, 32);
	//计算运行时间并输出
	time_s = ((double)getTickCount() - time_s) / getTickFrequency();
	cout << "动态地址计算 运行时间: " << time_s << endl;
	imshow("动态地址计算 效果图", dstImage);
	/****************************【指针访问像素】****************************************************/
	//记录时间
	time_s = static_cast(getTickCount());
	//调用颜色空间缩减函数
	colorReducePtr(srcImage, dstImage, 32);
	//计算运行时间并输出
	time_s = ((double)getTickCount() - time_s) / getTickFrequency();
	cout << "指针访问像素 运行时间: " << time_s << endl;
	imshow("指针访问像素 效果图", dstImage);
	/*********************************************************************************/

	waitKey(0);
	cv::destroyAllWindows();
	return 0;
}

//-------------------------------------【colorReduce】---------------------------------------
//	描述：colorReduce颜色空间缩减
//-------------------------------------------------------------------------------------------
//【1】使用动态地址运算配合at
void colorReduceAt(const Mat &srcImage, Mat &dstImage, int div)
{
	dstImage = srcImage.clone();
	//遍历图像
	for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++)
		{
			dstImage.at(i, j)[0] = srcImage.at(i, j)[0] / div * div + div / 2;
			dstImage.at(i, j)[1] = srcImage.at(i, j)[1] / div * div + div / 2;
			dstImage.at(i, j)[2] = srcImage.at(i, j)[2] / div * div + div / 2;
		}
	}
}

//【2】用指针访问像素
void colorReducePtr(const Mat &srcImage, Mat & dstImage, int div)
{
	//参数准备
	dstImage = srcImage.clone();
	int nrows = dstImage.rows;
	int ncols = dstImage.cols*dstImage.channels();
	//双重循环遍历所有像素值
	for (int i = 0; i < nrows; i++)//行循环
	{
		uchar * data = dstImage.ptr(i);	//获得第i行的首地址
		for (int j = 0; j < ncols; j++)			//列循环
		{
			//开始处理每个像素
			data[j] = data[j] / div * div + div / 2;
			//处理结束
		}
	}
}

//【3】用迭代器操作像素
void colorReduceIte(const Mat &srcImage, Mat & dstImage, int div)
{
	//参数准备
	dstImage = srcImage.clone();
	//获取迭代器
	Mat_::iterator it = dstImage.begin();//初始位置
	Mat_::iterator itend = dstImage.end();//结束位置
	
	//存取彩色图像像素
	for (; it != itend; it++)
	{
		(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
		(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
		(*it)[0] = (*it)[0] / div * div + div / 2;
	}
}