图像元素遍历及像素值取反

下面直接来看代码

#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img;
    img = imread("D:/photogallery/image_4.png");
    if (img.empty())
    {
        cout << "读入失败" << endl;
        return -1;
    }
    imshow("图片4", img);
    
    for (int row = 0; row < img.rows; row++)
    {
        for (int col = 0; col<img.cols; col++)
        {
            if (img.channels() == 1)//灰度图片
            {
                int pv = img.at<uchar>(row, col);
                img.at<uchar>(row, col) = 255 - pv;
            }
            
            if (img.channels() == 3)//BGR图片
            {
                Vec3b bgr = img.at<Vec3b>(row, col);
                img.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - bgr[0];
                img.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - bgr[1];
                img.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - bgr[2];
            }
        }
    }
    /*int dims = img.channels();
    
    for (int row = 0; row < img.rows; row++)
    {
    uchar*current_row = img.ptr(row);
    for (int col = 0; col (row, col);
    *current_row++ = 255 - *current_row;
    *current_row++ = 255 - *current_row;
    *current_row++ = 255 - *current_row;
    }
    }
    }*/
    imshow("像素读写", img);
    
    waitKey(0);
    system("pause");
    return 0;
}

代码运行结果如下：



左图为原图，右图是像素值取反后的结果，可以看出黑色头发变为白色。

遍历像素是利用了两个for循环，将行，列的每个像素点遍历，进入循环后 通过if语句来判断图片是彩色图像，还是灰度图像，这里是利用channels（）通道数来判断的，当然如果你知道自己是什么图像也可不用判断。

单通道代码解读（if (img.channels() == 1)）：
int pv = img.at(row, col);
这句是获得当前的像素点 ，调用对象的at模板，<>里是像素的数据类型，为了像素值的取反，将其赋给int类型的pv。

img.at(row, col) = 255 - pv;
因为像素值在0~255，所以用255减去目前的像素值，实现取反，再利用赋值操作赋给图像。

彩图图代码解读（if (img.channels() == 3)）：
Vec3b bgr = img.at(row, col);
在opencv中彩色图的像素类型专用Vec3b，你可以把这个类型看成一个数组。

img.at(row, col)[0] = 255 - bgr[0];
img.at(row, col)[1] = 255 - bgr[1];
img.at(row, col)[2] = 255 - bgr[2];
因为是三通道，所以数组元素下标为 0，1，2。将其取反后，分别赋值回去。