openCV - 2. 矩阵的掩膜操作

获取图像像素指针、掩膜操作解释

获取图像像素指针

• CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);
• Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引 i 表示第几行，从0开始计行数。
• 获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr(row );
• 获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col]

像素范围处理 saturate_cast

• saturate_cast（-100），返回 0。
• saturate_cast（288），返回255
• saturate_cast（100），返回100
• 这个函数的功能是确保RGB值得范围在0~255之间

掩膜操作实现图像对比度调整

红色是中心像素，从上到下，从左到右对每个像素做同样的处理操作，得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象

函数调用filter2D功能

1. 定义掩膜：``Mat kernel = (Mat_(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);``
2.  ``filter2D( src, dst, src.depth(), kernel );``其中src与dst是Mat类型变量、src.depth表示位图深度，有32、24、8等

代码演示

#include 
#include 
#include 

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
  // 加载图片
	Mat src, dst;
	src = imread("D:/vcprojects/images/test.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);
	
	
	int cols = (src.cols-1) * src.channels();
	int offsetx = src.channels();
	int rows = src.rows;

	dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
	for (int row = 1; row < (rows - 1); row++) {
		const uchar* previous = src.ptr(row - 1);
		const uchar* current = src.ptr(row);     // 获取当前行指针
		const uchar* next = src.ptr(row + 1);
		uchar* output = dst.ptr(row);
		for (int col = offsetx; col < cols; col++) {    // 像素范围处理
			output[col] = saturate_cast(5 * current[col] - (current[col- offsetx] + current[col+ offsetx] + previous[col] + next[col]));
		}
	}
	
	double t = getTickCount();
  // 调用filter2D
	Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0,   // 定义掩膜
                                   -1, 5, -1, 
                                    0, -1, 0);
	filter2D(src, dst, src.depth(), kernel); // 相关参数
  
	double timeconsume = (getTickCount() - t) / getTickFrequency();
	printf("tim consume %.2f\n", timeconsume);

	namedWindow("contrast image demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("contrast image demo", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}