OpenCV中RGB图像的通道为BGR!!!
OpenCV中使用get()方法来实现读去矩阵中的某个像素。下方是提供的方法
方法 | 说明 |
get(int row, int col) | 返回double[] 类型的像素数据 |
get(int[] idx) | |
get(int row, int col, byte[] data) | 支持 CV_8UC(ch)、CV_8SC(ch)(ch 表示通道数,支持1-4,下方支持类型一样的道理) |
get(int[] idx, byte[] data) | |
get(int row, int col, short[] data) | 支持 CV_16S(ch)、CV_16U(ch) |
get(int[] idx, short[] data) | |
get(int row, int col, int[] data) | 支持 CV_32S(ch) |
get(int[] idx, int[] data) | |
get(int row, int col, float[] data) | 支持 CV_32F(ch) |
get(int[] idx, float[] data) | |
get(int row, int col, double[] data) | 支持类型为CV_64F(ch) |
get(int[] idx, double[] data) | |
参数说明 | row,col :分别代表在图像中所在的x,y的位置(可以理解图像的坐标点,xy轴。一遍从左上角开始,再直白点就是可以理解为分别代表照片的宽高) |
data :图像元素值,返回的data类型根绝图像类型而定 | |
idx:长度为2的数组,{row,col} |
以下以
CV_8UC3为例,对上述部分方法进行演示
执行下方main方法
public static void main(String[] args) {
String libraryPath= System.getProperty("user.dir")+"\\lib\\opencv_java460.dll";
System.load(libraryPath);
Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC3);
int rows=mat.rows();
int cols=mat.cols();
//遍历所有像素值
for (int i=0;i<rows;i++){
for (int j =0;j<cols;j++){
//get(row,col) 演示
double[] scalarVal=mat.get(i,j);
System.out.println("mat["+i+","+j+"]"+"元素值:B="+scalarVal[0]+"G="+scalarVal[1]+"R="+scalarVal[2]);
}
}
}
结果
mat[0,0]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
mat[0,1]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
mat[0,2]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
mat[1,0]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
mat[1,1]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
mat[1,2]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
mat[2,0]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
mat[2,1]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
mat[2,2]元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
2.get(int[] idx)
public static void main(String[] args) {
String libraryPath= System.getProperty("user.dir")+"\\lib\\opencv_java460.dll";
System.load(libraryPath);
Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC3);
//通过ids获取,ids值分别为row,col
int[] ids ={1,2};
double[] scalarVal= mat.get(ids);
System.out.println("元素值:B="+scalarVal[0]+"G="+scalarVal[1]+"R="+scalarVal[2]);
}
结果为
元素值:B=0.0G=0.0R=0.0
3.get(int[] idx, byte[] data)
public static void main(String[] args) {
String libraryPath= System.getProperty("user.dir")+"\\lib\\opencv_java460.dll";
System.load(libraryPath);
Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC3);
int[] ids ={1,2};
byte[] data =new byte[mat.channels()];
int B = data[0]&0xff;
int G = data[1]&0xff;
int R = data[2]&0xff;
mat.get(ids,data);
System.out.println("元素值:B="+B+"G="+G+"R="+R);
}
结果
元素值:B=0G=0R=0
OpenCV中使用put()方法来实现像素的创建。方法和get()方法相对应。
,下方仅举出不一样的几个方法
方法 | 说明 |
put(int[] idx, double... data) | data:通道对应的元素值 |
put(int[] idx, byte[] data, int offset, int length) | offset: 偏移量,向左(+)或向右(-)迁移通道对应的元素值。无值时,默认补0 length:图像元素长度 |
put(int row, int col, byte[] data, int offset, int length) |
public static void main(String[] args) {
String libraryPath= System.getProperty("user.dir")+"\\lib\\opencv_java460.dll";
System.load(libraryPath);
//创建一个200*200 8位3通道的蓝色图像
Mat matB =new Mat(200,200, CvType.CV_8UC3,new Scalar(255,0,0));
int rows =matB.rows();
int cols =matB.cols();
for (int i=0;i<rows;i++){
for (int j=0;j<cols;j++){
if (i>=99 && j>=99){
int[] idx={i,j};
matB.put(idx,0,255,0);
}
}
}
HighGui.imshow("matB",matB);
HighGui.waitKey(0);
}
执行效果
2.put(int[] idx, byte[] data, int offset, int length)
public static void main(String[] args) {
String libraryPath= System.getProperty("user.dir")+"\\lib\\opencv_java460.dll";
System.load(libraryPath);
//创建一个200*200 8位3通道的蓝色图像
Mat matB =new Mat(200,200, CvType.CV_8UC3,new Scalar(255,0,0));
int rows =matB.rows();
int cols =matB.cols();
//创建3*3矩阵图像
Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC3,new Scalar(0,208,91));
int[] ids ={1,2};
byte[] data =new byte[mat.channels()];
mat.get(ids,data);
int B = data[0]&0xff;
int G = data[1]&0xff;
int R = data[2]&0xff;
System.out.println("mat初始值:B="+B+",G="+G+",R="+R);
for (int i=0;i<rows;i++){
for (int j=0;j<cols;j++){
if (i>=99 && j>=99){
int[] idx={i,j};
//赋mat的值给matB,并将元素值向右偏移一位
matB.put(idx,data,-1,data.length);
}
}
}
//获取 199,199位置的图像元素值
int[] ids1 ={199,199};
byte[] data1 =new byte[matB.channels()];
matB.get(ids1,data1);
int B1 = data1[0]&0xff;
int G1 = data1[1]&0xff;
int R1 = data1[2]&0xff;
System.out.println("最终元素值:B="+B1+",G="+G1+",R="+R1);
HighGui.imshow("matB",matB);
HighGui.waitKey(0);
}
执行结果
mat初始值:B=0,G=208,R=91
最终元素值:B=0,G=0,R=208