OpenCV-操作像素（用指针扫描图像）

今天我们通过一个例子来说明：减少图像中颜色的数量

彩色图像由三通道像素组成，每个通道表示红、绿、蓝三原色中一种颜色的亮度值，每个值都是8位无符号字符类型，因此颜色总数为256*256*256，即超过1600万种颜色。因此为了降低分析的复杂性有时需要减少图像中颜色的数量。一种实现办法是把RGB空间细分到大小相等的方块中。例如：把每种颜色数量减少到1/8，那么颜色总数就变为32*32*32.。将旧图像中的每个颜色值划分到一个方块，该方块的中间值就是新的颜色值；新图像使用新的颜色值，颜色数就减少了。

void colorReduce(cv::Mat image, int div = 64)
{
	int nl = image.rows; // 行数
	// 每行的元素数量
	int nc = image.cols * image.channels();
	for (int j = 0; j < nl; j++)
	{
		// 取得行j 的地址
		uchar* data = image.ptr(j);
		for (int i = 0; i < nc; i++)
		{
			// 处理每个像素 ---------------------
			data[i] = data[i] / div * div + div / 2;
			// 像素处理结束 ----------------
		} 
	}
}

在彩色图像中，图像数据缓冲区的前3 字节表示左上角像素的三个通道的值，接下来的3字节表示第1 行的第2 个像素，以此类推（注意OpenCV 默认的通道次序为BGR）。一个宽W高H的图像所需的内存块大小为W*H*3 uchars。不过出于性能的考虑，会用几个额外的像素来填补行的长度（行数是某个数字的整数倍，图像处理的性能可能会提高，因此最好根据配置情况将数据对齐）。当然这些额外的像素既不会显示也不会被保存，他们的额外数据会被忽略。OpenCV把经过填充的行的长度指定为有效的宽度。