6、OpenCV掩码矩阵运算Mask

一、学习目标

• 了解什么是掩码矩阵运算
• 学会2种方法实现掩码矩阵运算
• 使用锐化图像的实例

二、掩码矩阵运算

矩阵的掩码操作非常简单。这个想法是我们根据掩码矩阵(也称为内核)重新计算图像中的每个像素值。此掩码保存的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度。从数学的观点来看，我们用我们指定的值得到一个加权平均数作为新像素值，可对比计算机视觉中的卷积运算。

测试案例
假如我们要实现图像得对比度增强。简单讲就是，我们可以对图像的每个像素应用下面的公式：

第一种表示法是使用公式，I 表示图像的像素矩阵，根据索引指定对应的行和列。而第二种表示法是使用掩码的形式。通过将掩码矩阵的中心(由0 - 0索引标记的大写字母)放在要计算的像素上，并将像素值乘以重叠的矩阵值并相加。掩码的中心值取值较大，相邻像素为-1，通过加权求和过后就扩大了像素值之间的差距，从而达到对比度增强的效果。

三、两种解决方案

1、循环遍历每个像素应用公式
结合上述公式的掩码操作，回想上次教程中我们对图像像素矩阵的遍历，我们很容易想到的方法是在循环中依次对每个像素应用上述公式：

void Sharpen(const Mat& myImage,Mat& Result)
{
    CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);  
    const int nChannels = myImage.channels();
    Result.create(myImage.size(),myImage.type());
    for(int j = 1 ; j < myImage.rows-1; ++j)
    {
        const uchar* previous = myImage.ptr<uchar>(j - 1);
        const uchar* current  = myImage.ptr<uchar>(j    );
        const uchar* next     = myImage.ptr<uchar>(j + 1);
        uchar* output = Result.ptr<uchar>(j);
        for(int i= nChannels;i < nChannels*(myImage.cols-1); ++i)
        {
            *output++ = saturate_cast<uchar>(5*current[i]
                      - current[i-nChannels] - current[i+nChannels] - previous[i] - next[i]);
        }
    }
}

代码讲解：

• 首先，调用CV_Assert()函数判断图像数据的类型是否为uchar类型，不满足则抛出异常。
• Result对象的create方法会根据输入图像myImage的尺寸和数据类型初始化Result。
• 遍历像素的循环采用了C风格的指针访问形式。previous表示当前处理行的上一行像素地址，current表示当前行像素地址，next表示下一行像素地址，由此对应掩码，找到中心像素左（current [i-nChannels] ）上（previous[i]）右（current[i+nChannels]）下（next[i]）的像素值。注意访问左右元素的时候需要加减一个通道数，这个可以对照Mat矩阵的存储格式理解。
• 对于根据掩码计算公式计算后得到的像素值，我们需要将其取值限定在有效的范围内（uchar类型对应的取值范围为[0,255]），对此，saturate_cast< uchar> 函数完美解决。
• 在图像的边界上，上面的符号会导致不存在的像素位置(如(- 1,1))。在这些点上，公式没有定义。一个简单的解决方案是在这些点上不应用掩码运算，直接设置边界上的像素为零：

    Result.row(0).setTo(Scalar(0));
    Result.row(Result.rows-1).setTo(Scalar(0));
    Result.col(0).setTo(Scalar(0));
    Result.col(Result.cols-1).setTo(Scalar(0));

2、使用 filter2D 函数
在图像处理中，应用这样的过滤器非常常见，因此OpenCV中有一个函数负责应用掩码(在某些地方也称为内核)。为此，你首先需要定义一个保存掩码的对象：

    Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) <<0, -1,  0,
                                   -1,  5, -1,
                                    0, -1,  0);

然后调用filter2D()函数指定输入、输出图像和使用的掩码：

    filter2D( src, dst1, src.depth(), kernel );

filter2D 函数的函数原型为：

CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
                            InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1),
                            double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );

• 参数 src：指定输入图像
• 参数 dst：指定输出图像，与输入图像的尺寸相同，数据类型相同
• 参数 ddepth： 目标图像的深度，可以以输入图像为准
• 参数 kernel：卷积核(或者说是相关核)，一个单通道浮点数矩阵;如果你想将不同的内核应用到不同的通道，将图像使用split分离颜色平面并单独处理它们。
• 参数 anchor：内核的锚点，指示过滤点的相对内核的位置。锚点应该位于内核内;默认值(-1，-1)表示锚在内核中心。
• 参数 delta： 可选值，和进行掩码运算后的像素相加，然后存储到dst中
• 参数 borderType ：边界像素类型

这个函数更短，更简洁，而且OpenCV内部做了一些优化，它通常比手工编码的方法更快。

四、完整代码示例

#include
using namespace cv;
using namespace std;

static void help(char* progName)
{
	cout << endl
		<< "This program shows how to filter images with mask: the write it yourself and the"
		<< "filter2d way. " << endl
		<< "Usage:" << endl
		<< progName << " [image_path -- default lena.jpg] [G -- grayscale] " << endl << endl;
}
void sharpenImage(const Mat& src, Mat& dst);

int main(int argc, char** argv)
{
	help(argv[0]);
	const char* fileName = argc >= 2 ? argv[1] : "lena.jpg";
	Mat src, dst1, dst2;
	if (argc >= 3 && strcmp("G", argv[2]))
		src = imread(samples::findFile(fileName), IMREAD_GRAYSCALE);
	else
		src = imread(samples::findFile(fileName), IMREAD_COLOR);
	if (src.empty())
	{
		cerr << "failed to load image [" << fileName << " ]" << endl;
		system("pause");
		return EXIT_FAILURE;
	}

	namedWindow("Original", WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("C Point Mask", WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("filter2D", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("Original", src);
	double t1 = (double)getTickCount();
	sharpenImage(src, dst1);
	double time1 = ((double)getTickCount() - t1) / getTickFrequency();
	cout << "The cost of method C Pointer Mask is: " << time1 << "(ms)" << endl;

	Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0,
									 -1, 5, -1,
		                              0, -1, 0);
	double t2 = (double)getTickCount();
	filter2D(src, dst2, src.depth(), kernel);
	double time2 = ((double)getTickCount() - t2) / getTickFrequency();
	cout << "The cost of method filter2D is: " << time2 << "(ms)" << endl;

	imshow("C Point Mask", dst1);
	imshow("filter2D", dst2);
	waitKey(0);

	system("pause");
	return EXIT_SUCCESS;
}

void sharpenImage(const Mat& src, Mat& dst)
{
	CV_Assert(src.depth() == CV_8U);
	const int channels = src.channels();
	dst.create(src.size(), src.type());
	for (int row = 1; row < src.rows - 1; ++row)
	{
		const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);
		const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);
		const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);

		uchar* output = dst.ptr<uchar>(row);
		for (int col = channels; col < channels * src.cols; ++col)
		{
			*output++ = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col - channels] + previous[col] + current[col + channels] + next[col]));
		}
	}
	dst.row(0).setTo(Scalar(0));
	dst.row(dst.rows - 1).setTo(Scalar(0));
	dst.col(0).setTo(Scalar(0));
	dst.col(dst.cols - 1).setTo(Scalar(0));
}

五、致谢

1、感谢OpenCV官方给出的学习案例，感谢大家的支持
2、感兴趣的小伙伴一起学习讨论。入群飞机票