Opencv学习---图像遍历方法比较（普通循环at方法和迭代器）

功能简述：

       分别通过at方法和迭代器遍历修改图像像素值，比较二者效率。

代码如下：

#include 
#include 

//通过at方法遍历
void modify_pixel_at(cv::Mat src)
{
	int i, j;
	for (int j = 0; j < src.rows; j++)
	{	
		for (int i = 0; i < src.cols; i++)
		{
			if (src.type() == CV_8UC1)
			{
				src.at(j, i) = 255;
			}
			else if (src.type() == CV_8UC3)
			{
				src.at(j, i)[0] = 255;
				src.at(j, i)[1] = 255;
				src.at(j, i)[2] = 255;
			}
		}
		
	}

}
//通过迭代器遍历修改像数值
void modify_pixel_iterator(cv::Mat &src)
{
	cv::Mat_::iterator it = src.begin();
	while (it != src.end())
	{	//像素处理
		(*it)[0] = 255;
		(*it)[1] = 255;
		(*it)[2] = 255;
		++it;
	}
}

int main(int argc, char** argv) {
	cv::Mat src, dst;
	src = cv::imread("D:/VS2015_Projects/opencv_workspace/img/opencvtest.jpg"); 
	if(src.empty())
	{
		std::cout << "image load failed!" << std::endl;
		return -1;
	}

	resize(src, src, cv::Size(src.cols / 4, src.rows / 4));
	imshow("input image", src);
	
	//两种遍历方法效率比较

	const int64 start1 = cv::getTickCount();
	//at方法遍历
	modify_pixel_at(src);
	double time_consuming1 = ((cv::getTickCount() - start1) /
											cv::getTickFrequency());
	std::cout << "modify_pixel_at : " << time_consuming1*1000 << "ms" << std::endl;

	const int64 start2 = cv::getTickCount();
	//迭代器方法遍历
	modify_pixel_iterator(src);

	double time_consuming2 = ((cv::getTickCount() - start2) /
											cv::getTickFrequency());
	std::cout << "modify_pixel_iterator : " << time_consuming2*1000 << "ms" << std::endl;
	
	imshow("output image", src);


	cv::waitKey(0);
	return 0;

}

效果如下：

 

 

从运行结果得知：

         at方法遍历耗时为：14ms左右

         迭代器方法耗时为：24ms左右

通过对比可知，迭代器方法运行效率相对更低，但其更安全。