VTK修炼之道19：图像基本操作_图像像素值的访问与修改

1.直接访问图像像素（索引法）

#include 
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

int main()
{
	vtkSmartPointer reader =
		vtkSmartPointer::New();
	reader->SetFileName("lena.bmp");
	reader->Update();

	int dims[3];
	reader->GetOutput()->GetDimensions(dims);

	int nbofComp;
	nbofComp = reader->GetOutput()->GetNumberOfScalarComponents();

	for (int k = 0; k < dims[2]; k++)
	{
		for (int j = 0; j < dims[1]; j++)
		{
			for (int i = 0; i < dims[0]; i++)
			{
				if (i < 384 && i > 128 && j > 128 && j < 384)
				{
					 unsigned char *pixel = (unsigned char *)(reader->GetOutput()->GetScalarPointer(i, j, k));
				*pixel = 255 - *pixel;
				*(pixel + 1) = 255 - *(pixel + 1);
				*(pixel + 2) = 255 - *(pixel + 2);
				}
			}
		}
	}

	vtkSmartPointer imgViewer =
		vtkSmartPointer::New();
	imgViewer->SetInputData(reader->GetOutput());

	vtkSmartPointer rwi =
		vtkSmartPointer::New();
	imgViewer->SetupInteractor(rwi);
	imgViewer->Render();
	imgViewer->GetRenderer()->ResetCamera();
	imgViewer->Render();
	imgViewer->GetRenderer()->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);
	imgViewer->SetSize(640, 480);
	imgViewer->GetRenderWindow()->SetWindowName("VisitImagePixelDirectly");

	rwi->Start();

	return 0;
}

输出结果：

上述案例实现了将图像的100*100大小的区域设置为反色。首先定义一个reader读取一副bmp图像，通过vtkImageData函数GetDimensions()获取图像的大小。建立三次循环，通过GetScalarPointer(i, j,k)函数获取访问图像像素值。需要注意的是，GetScalarPointer()函数返回的是void*类型，因此需要根据图像的实际类型进行强制转换。如上面代码中将像素值数组的头指针类型转换为unsigned char *。如果对于数据类型不确定的话，还可以先通过vtkImageCast将图像数据类型强制转换为特定的数据类型，再进行遍历。

在这里，我们需要注意的一点是VTK中彩色图以及矢量图的存储方式，具体如下：

因此在修改RGB图像以及向量图像像素时，需要根据像素的元组的组分数目来访问。上例中，需要修改每个像素的RGB值时，首先获得第(i, j, k)个像素的地址也就是R值的地址，然后将地址加1来访问后续G值以及B值。如果对于像素的元组组分不确定时，可以通过函数GetNumberOfScalarComponents()来获取。如下所示：

int nbOfComp = reader->GetOutput()->GetNumberOfScalarComponents();

2.迭代器方法访问图像像素

另外VTK中提供了vtkImageIterator类来利用迭代器方法访问图像像素。该类是一个模板类，使用时，需要提供迭代的图像像素类型以及迭代的区域大小。。

#include 
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

int main()
{
	vtkSmartPointer reader =
		vtkSmartPointer::New();
	reader->SetFileName("lena.bmp");
	reader->Update();

	int subRegion[6] = { 64, 448, 64, 448, 0, 0 };
	vtkImageIterator iter(reader->GetOutput(),subRegion);

	while (!iter.IsAtEnd())
	{
		unsigned char *inSI = iter.BeginSpan();
		unsigned char *inSIEnd = iter.EndSpan();

		while ( inSI != inSIEnd )
		{
			*inSI = 255 - *inSI;
			++inSI;
		}
		iter.NextSpan();
	}

	vtkSmartPointer imgViewer =
		vtkSmartPointer::New();
	imgViewer->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());

	vtkSmartPointer rwi =
		vtkSmartPointer::New();
	imgViewer->SetupInteractor(rwi);
	imgViewer->Render();
	imgViewer->GetRenderer()->ResetCamera();
	imgViewer->Render();
	imgViewer->GetRenderer()->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);
	imgViewer->SetSize(640, 480);
	imgViewer->GetRenderWindow()->SetWindowName("VisitImagePixelIteratively");

	rwi->Start();

	return 0;
}

输出结果：

如果对于ITK图像区域迭代器熟悉的话，可能会对上面代码存在疑问。上面代码中首先读取了一副bmp图像，然后定义了一个子区域。注意在定义子区域的时候，不要超过图像的大小范围。subRegion的六个值分别表示区域中x的最小最大值，y的最小最大值，z的最小最大值。由于处理的图像为二维图像，因此z的取值范围为[0,0]。然后根据图像类型unsigned char定义实例化一个图像迭代器it，定义it时有两个参数：一个是要访问的图像，另外一个是访问的图像区域。设置完毕后，迭代器开始工作。注意，上面代码中有两个while循环。
首先看第一个while循环，这里判断迭代器是否结束。进入循环后，对于每个迭代器it，又存在第二个循环。这个循环判断的是当前像素的组分是否迭代完毕。由于vtk中所有类型的图像格式都是vtkImageData，因此每个像素可能是标量，也可能是向量。因此，每当访问到一个像素时，需要迭代当前像素的组分。组分迭代时，inSI = it.BeginSpan()获取第一个组分，inSIEnd = it.EndSpan()表示组分迭代完毕，通过++inSI不断迭代组分，并对像素的组分值进行处理，当inSI与inSIEnd相等时组分迭代完毕。然后继续迭代像素it，直至迭代完毕所有像素。

3.参考资料

1.《C++ primer》
2.《The VTK User’s Guide – 11thEdition》
3.《The Visualization Toolkit – AnObject-Oriented Approach To 3D Graphics (4th Edition)》
4.  张晓东, 罗火灵. VTK图形图像开发进阶[M]. 机械工业出版社, 2015.