opencv开发笔记（七）：三种方法遍历图像操作像素

// 使用指针遍历图像.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include
#include
using namespace cv;
void colorreduce(Mat &imge);
//使用指针遍历图像
/*void colorreduce(Mat &imge)
{
int div = 64;
int nl = imge.rows;
int nc = imge.cols*imge.channels();
for(int j=0;j{
uchar* data = imge.ptr(j);
for (int i = 0; i < nc;i++) {
data[i] = data[i] / div*div + div / 2;//处理每一个元素压缩数组降低颜色种类
}
}
}*/
//使用迭代器遍历图像
/*void colorreduce(Mat &imge)
{
int div = 64;
Mat_::iterator it = imge.begin();  //三通道
Mat_::iterator itend = imge.end();
//遍历所有像素
for (;it!=itend;++it)
{
(*it)[0] = (*it)[0] / div*div + div / 2;    //B分量
(*it)[1] = (*it)[1] / div*div + div / 2;   //G分量
(*it)[2] = (*it)[2] / div*div + div / 2;  //R分量


}
}*/
//动态地址运算配合at方法
void colorreduce(Mat &imge)
{
int div = 64;
int nl = imge.rows;
int nc = imge.cols;
for (int i = 0; i < nl;i++) {
for (int j = 0; j < nc;j++) {
imge.at(j, i)[0] = imge.at(j, i)[0] / div*div + div / 2;
imge.at(j, i)[1] = imge.at(j, i)[1] / div*div + div / 2;
imge.at(j, i)[2] = imge.at(j, i)[2] / div*div + div / 2;


}

}

}

int main()
{
Mat img = imread("E:\\Pictures\\1.jpg");
colorreduce(img);
namedWindow("指针遍历图像");
imshow("指针遍历图像",img);
waitKey(0);
    return 0;
}