opencv image 指针 像素
opencv image 指针 像素
opencv 中3通道image,image中每个点包含3个值，这上个值分别是B G R
例如：2x2 CV_8UC3(uchar channels=3)的图像
Mat img_8UC3(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 255)); //初始化为（B G R）=(0, 255, 255)
数据排列方式：
（0,255,255）（0,255,255）
（0,255,255）（0,255,255）
逐像素操作为：
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/core/utility.hpp" // #include "opencv2/core.hpp"
#include
#include//标准输入输出
//命名空间
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char const *argv[])
{
//创建一个2*2 类型为8位的uchar类型三通道的 颜色为黄色
Mat img_8UC3(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 255));
imshow("img_8UC3",img_8UC3);
Mat img_32FC3(2,2,CV_32FC3,Scalar(255,0,0));
imshow("img_32FC3",img_32FC3);
for (int i = 0; i(i,j)[k];
//t=((Vec3f*)(img_32FC3.data + img_32FC3.step.p[0] * i))[j][k];
t=((float*)(img_32FC3.data + img_32FC3.step.p[0] * i))[ch*j+k];
cout<<"t"< output:
t0=255
t1=0
t2=0
t3=255
t4=0
t5=0
t6=255
t7=0
t8=0
t9=255
t10=0
t11=0
t=((float*)(img_32FC3.data + img_32FC3.step.p[0] * i))[ch*j+k];
这里有个Mat.data的Mat类成员，是指向图像数据的首地址，地址类型是uchar。在上面个的例子中是img_32FC3的首地址。
Mat.step.p[0]代表图像每一行所占的字节数，而Mat.step.p[1]和Mat.elemSize()一样，表示image中每个点所占的字节数，对于img_32FC3, img_32FC3.step.p[1]=3*4=12,3表示3通道，4表示float有4个字节，不过这里没用Mat.step.p[1].
img_32FC3.data + img_32FC3.step.p[0] * i)表示第i+1行的首地址，img_32FC3.data + img_32FC3.step.p[0] * i)地址类型还是uchar,而(float*)表示强制转换，因为图像img_32FC3是3通道的float类型
[ch*j+k]表示第j列第k(0,1,2)个通道的值。
也可以通过vec的方式操作：
t=((Vec3f*)(img_32FC3.data + img_32FC3.step.p[0] * i))[j][0];
t=((Vec3f*)(img_32FC3.data + img_32FC3.step.p[0] * i))[j][1];
t=((Vec3f*)(img_32FC3.data + img_32FC3.step.p[0] * i))[j][2];
或者使用Mat.at的方式，和vec的方式等价
at操作要比指针的操作慢很多，所以对于不连续数据或者单个点处理，可以考虑at操作，对于连续的大量数据，不要使用它
img_32FC3.at(i,j)[0]
img_32FC3.at(i,j)[1]
img_32FC3.at(i,j)[2]
如果数据类型是CV_8UC3,Mat img_8UC3;
类似的:
//(i,j)表示行列
t=(img_8UC3.data + img_8UC3.step.p[0] * i)[ch*j+k]//k=0,1,2
t=((Vec3b*)(img_8UC3.data + img_8UC3.step.p[0] * i))[j][k];//k=0,1,2
t=img_8UC3.at(i,j)[k];//k=0,1,2
数据类型参考：
- If matrix is of type `CV_8U` then use `Mat.at(y,x)`.
- If matrix is of type `CV_8S` then use `Mat.at(y,x)`.
- If matrix is of type `CV_16U` then use `Mat.at(y,x)`.
- If matrix is of type `CV_16S` then use `Mat.at(y,x)`.
- If matrix is of type `CV_32S` then use `Mat.at(y,x)`.
- If matrix is of type `CV_32F` then use `Mat.at(y,x)`.
- If matrix is of type `CV_64F` then use `Mat.at(y,x)`.
typedef Mat_ Mat1b;
typedef Mat_ Mat2b;
typedef Mat_ Mat3b;
typedef Mat_ Mat4b;
typedef Mat_ Mat1s;
typedef Mat_ Mat2s;
typedef Mat_ Mat3s;
typedef Mat_ Mat4s;
typedef Mat_ Mat1w;
typedef Mat_ Mat2w;
typedef Mat_ Mat3w;
typedef Mat_ Mat4w;
typedef Mat_ Mat1i;
typedef Mat_ Mat2i;
typedef Mat_ Mat3i;
typedef Mat_ Mat4i;
typedef Mat_ Mat1f;
typedef Mat_ Mat2f;
typedef Mat_ Mat3f;
typedef Mat_ Mat4f;
typedef Mat_ Mat1d;
typedef Mat_ Mat2d;
typedef Mat_ Mat3d;
typedef Mat_ Mat4d;