opencv学习笔记四（读写像素）

图像操作

读写图像

• imread 可以指定加载为灰度或者RGB图像
• Imwrite 保存图像文件，类型由扩展名决定

读写像素

• 读一个GRAY像素点的像素值（CV_8UC1）
  Scalar intensity = img.at(y, x);
  或者 Scalar intensity = img.at(Point(x, y));

• 读一个RGB像素点的像素值
  Vec3f intensity = img.at(y, x);
  float blue = intensity.val[0];
  float green = intensity.val[1];
  float red = intensity.val[2];

修改像素值

• 灰度图像
  img.at(y, x) = 128;

• RGB三通道图像
  img.at(y,x)[0]=128; // blue
  img.at(y,x)[1]=128; // green
  img.at(y,x)[2]=128; // red

• 空白图像赋值
  img = Scalar(0);

• ROI选择
  Rect r(10, 10, 100, 100);
  Mat smallImg = img®;

Vec3b与Vec3F

• Vec3b对应三通道的顺序是blue、green、red的uchar类型数据。
• Vec3f对应三通道的float类型数据
  把CV_8UC1转换到CV32F1实现如下：
  src.convertTo(dst, CV_32F);

代码中函数简介

自定义函数

1. void grayInvert(Mat &gray);
功能：只对单通道灰度图像进行反差操作，:内含显示及存储功能
参数1：输入单通道灰度图像

2. void invertImage(Mat &src, Mat &dst);
功能：既可以对彩色图像进行反差，也可以对灰度图像进行反差（与opencv自带的一个函数bitwise_not功能相同，只是此处对图片像素值的操作不是二进制的操作）
参数1：输入一个图片（三通道或单通道都可）
参数2：输出dst反差图像

3. void imageToGray(Mat &src, Mat &dst);
功能：将rgb彩色图像变为单通道灰度图像（在其内转成灰度图像的方式较多，灰度图像有亮有暗）
参数1：输入一个三通道图像
参数2：输出单通道灰度图像

opencv自带函数

1. cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);
参数1：输入图像（此处应输入rgb三通道图像）
参数2：输出图像（此处输出单通道灰度图像）
参数3：此处使用CV_RGB2GRAY，表示将读入的rgb彩色图像变为gray灰度图像

2. bitwise_not(src, dst2);
功能：是对二进制数据进行“非”操作，即对图像（灰度图像或彩色图像均可）每个像素值进行二进制 “非” 操作，~1 = 0，~0=1
参数1：输入一个图片（单通道或三通道都可）
参数2：输出像素值被二进制“非”过的图像

代码实现效果

1. 原始图像（为三通道彩色图像）

2. 原始彩色图像经由cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);所得的灰度图像（较暗）

3. 灰度图像经由grayInvert(gray);所得的反差图像

4. 原始彩色图像经由invertImage(src, dst);所得的反差图像（与bitwise_not结果相同）

5. 原始彩色图像经由bitwise_not(src, dst2);所得的反差图像

6. 原始彩色图像经由imageToGray(src, gray2);所得的灰度图像（较亮）

具体代码实现

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

//只对灰度图像进行反差并在窗口显示
void grayInvert(Mat &gray);//输入单通道灰度图像

//既可以对彩色图像进行反差，也可以对灰度图像进行反差
void invertImage(Mat &src, Mat &dst);//输入一个图片（三通道或单通道都可），输出dst反差图像

//自定义将rgb彩色图像变为单通道灰度图像（其内方法很多）
void imageToGray(Mat &src, Mat &dst);//输入一个三通道图像，输出单通道灰度图像

int main(){
	Mat src;
	src = imread("1.jpg");//此处默认读进来BGR的图像(有三个通道的值)
	if (!src.data){
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	//img.at(y, x);获得单通道的图像才能去读

	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);//此处可以省略
	imshow("input image", src);

	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);//此时将rgb图像转变为灰度图像
	namedWindow("cvtColor gray image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);//此处可以省略
	imshow("cvtColor gray image", gray);
	imwrite("cvtColor_gray.jpg", gray);

	grayInvert(gray);//只对灰度图像进行反差并在窗口显示

	//调用自定义函数对图像进行反差
	Mat dst;//定义dst反差图像
	invertImage(src, dst);	//既可以对彩色图像进行反差，也可以对灰度图像进行反差（对上面的grayInvert进一步优化）
	imshow("invertImage image", dst);	//将输出的dst图像进行显示
	imwrite("invertImage.jpg", dst);

	//调用系统自带的图像反差函数（与上方自定义反差功能相同，单通道、三通道都可）
	//此函数是进行位操作(与、或、非等)来对图像反差
	Mat dst2;	//定义dst2作为后面函数的输出
	bitwise_not(src, dst2);
	imshow("bitwise_not image", dst2);
	imwrite("bitwise_not.jpg", dst2);

	//调用自定义rgb转灰度函数(灰度读图像可亮可暗)
	Mat gray2;
	imageToGray(src, gray2);
	imshow("imageToGray image", gray2);
	imwrite("imageToGray2.jpg", gray2);

	waitKey(0);
	return 0;
}

//只对灰度图像进行反差并在窗口显示
void grayInvert(Mat &gray){
	int height = gray.rows;//获取灰度图像的高度
	int width = gray.cols;//获取灰度图像的宽度

	//单通道灰度图像
	for (int row = 0; row < height; row++){
		for (int col = 0; col < width; col++){
			int grayValue = gray.at<uchar>(row, col);//获取灰度图像的像素值
			gray.at<uchar>(row, col) = (255 - grayValue);		//修改gray图像本身的像素值，将其像素进行反差
		}
	}
	imshow("gray invert", gray);	//在3.0.0版本上，不用namewindows窗口，只imshow它就可以自动创建一个窗口展示
	//imshow("gray image", gray);		//如果找到前面有创建窗口，就不再自动创建，直接在之前创建的窗口显示
	imwrite("gray_invert.jpg", gray);
}

//既可以对彩色图像进行反差，也可以对灰度图像进行反差
void invertImage(Mat &src, Mat &dst){
	//创建一个和src大小类型相同的背景图像，并将反差像素在此图像上显示
	dst.create(src.size(), src.type());

	int height = src.rows;//获取src图像的高度
	int width = src.cols;//获取src图像的宽度
	int nc = src.channels();//获取src图像的通道数

	//直接遍历图像像素，并通过判断通道数来进行读取像素的操作（单通道和三通道读取像素操作不同）
	for (int row = 0; row < height; row++){
		for (int col = 0; col < width; col++){
			if (nc == 1){		//如果图像为单通道数进行下列操作
				int grayValue = src.at<uchar>(row, col);		//获取单通道图像的像素值
				dst.at<uchar>(row, col) = (255 - grayValue);		//修改单通道图像本身的像素值，将其像素进行反差
			}
			else if (nc == 3){		//如果图像为三通道
				int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];			//获取r通道的像素值
				int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];			//获取g通道的像素值
				int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];			//获取b通道的像素值
				//将各个通道的反差像素在dst图像上显示
				dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;		//我们可以更改一些像素值，会得到其他效果如将（255-r）改为0等像素值
				dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g;
				dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;
			}
		}
	}
	//imshow("dst invert", dst);
}

//自定义将rgb彩色图像变为单通道灰度图像（其内方法很多）
void imageToGray(Mat &src, Mat &dst){
	//创建一个和src大小相同，但类型为单通道的背景图像
	dst.create(src.size(), CV_8UC1);

	int height = src.rows;//获取src图像的高度
	int width = src.cols;//获取src图像的宽度
	int nc = src.channels();//获取src图像的通道数

	//直接遍历图像像素，并通过判断通道数来进行读取像素的操作（单通道和三通道读取像素操作不同）
	for (int row = 0; row < height; row++){
		for (int col = 0; col < width; col++){
			if (nc == 1){		//如果图像为单通道数进行下列操作
				cout << "此为单通道图像，无需再次灰度化" << endl;
			}
			else if (nc == 3){		//如果图像为三通道
				int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];			//获取r通道的像素值
				int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];			//获取g通道的像素值
				int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];			//获取b通道的像素值
				//通过获取的bgb各通道的像素值进行灰度化操作（做灰度的方法很多）
				//dst.at(row, col) = min(b, min(g, r));//取rgb通道中的最小值赋值给单通道像素（此处的灰度图像显示会比较暗）
				dst.at<uchar>(row, col) = max(b, max(g, r));//取rgb通道中的最大值赋值给单通道像素（此处的灰度图像显示会比较亮）
			}
		}
	}
	//imshow("imageToGray", dst);
}