遍历图像的方法

遍历图像的几种方法

法一：

使用.ptr和[]，一维数组运算：

for (int v=0; v<image.rows; v++) 
	{
		uchar* data= image.ptr<uchar>(v);//指向每行的指针,把一行看做一个一维数组
		for (int u=0; u<image.cols; u++) 
		{
			//-------------开始处理每个像素-------------------
			cout<<"b="<<data[u*image.channels()]
				<<"g="<<data[u*image.channels()+1]
				<<"r="<<data[u*image.channels()+2]
				<<endl;
			//-------------结束像素处理------------------------

		} //单行处理结束                  
	}

法二：

利用Mat_ iterator:

Mat_<Vec3b>::iterator it= image.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::iterator itend= image.end<Vec3b>();
for ( ; it!= itend; ++it) {
	//-------------开始处理每个像素-------------------
 	cout<<"b="<<(*it)[0]
 		<<"g="<<(*it)[1]
		<<"r="<<(*it)[2]
		<<endl; 
	//-------------结束像素处理------------------------
}

法三

利用动态地址计算配合at：

for (int v=0; v<image.rows; v++) {
	for (int u=0; u<image.cols; u++) {
		//-------------开始处理每个像素-------------------
		cout<<"b="<<image.at<Vec3b>(v,u)[0]
 			<<"g="<<image.at<Vec3b>(v,u)[1]
			<<"r="<<image.at<Vec3b>(v,u)[2]
			<<endl;
		//-------------结束像素处理------------------------
	} //单行处理结束                 
}

---

Ex:

//--------------------------------------【程序说明】-------------------------------------------
//		程序说
void colorReduce11(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols; //列数
 
	for (int j=0; j<nl; j++) 
	{
		for (int i=0; i<nc; i++) 
		{
 
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			image.at<Vec3b>(j,i)[0]=	 image.at<Vec3b>(j,i)[0]/div*div + div/2;
			image.at<Vec3b>(j,i)[1]=	 image.at<Vec3b>(j,i)[1]/div*div + div/2;
			image.at<Vec3b>(j,i)[2]=	 image.at<Vec3b>(j,i)[2]/div*div + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
 
		} //单行处理结束                 
	}
}明：《OpenCV3编程入门》OpenCV2版书本配套示例程序24
//		程序描述：来自一本国外OpenCV2书籍的示例-遍历图像像素的14种方法
//		测试所用IDE版本：Visual Studio 2010
//		测试所用OpenCV版本：	2.4.9
//		2014年11月 Revised by @浅墨_毛星云
//------------------------------------------------------------------------------------------------
 
 
/*------------------------------------------------------------------------------------------*\
   This file contains material supporting chapter 2 of the cookbook:  
   Computer Vision Programming using the OpenCV Library. 
   by Robert Laganiere, Packt Publishing, 2011.
   This program is free software; permission is hereby granted to use, copy, modify, 
   and distribute this source code, or portions thereof, for any purpose, without fee, 
   subject to the restriction that the copyright notice may not be removed 
   or altered from any source or altered source distribution. 
   The software is released on an as-is basis and without any warranties of any kind. 
   In particular, the software is not guaranteed to be fault-tolerant or free from failure. 
   The author disclaims all warranties with regard to this software, any use, 
   and any consequent failure, is purely the responsibility of the user.
 
   Copyright (C) 2010-2011 Robert Laganiere, www.laganiere.name
\*------------------------------------------------------------------------------------------*/
 
//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-----------------------------
//		描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#include 
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
 
 
 
//---------------------------------【宏定义部分】---------------------------------------------
//		描述：包含程序所使用宏定义
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#define NTESTS 14
#define NITERATIONS 20
 
 
 
//----------------------------------------- 【方法一】-------------------------------------------
//		说明：利用.ptr 和 []
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce0(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
 
	for (int v=0; v<nl; v++) 
	{
		uchar* data= image.ptr<uchar>(v);//指向每行的指针,把一行看做一个一维数组
		for (int u=0; u<nc; u++) 
		{
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			data[u]= data[u]/div*div + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
			
		} //单行处理结束                  
	}
}
 
//-----------------------------------【方法二】-------------------------------------------------
//		说明：利用 .ptr 和 * ++ 
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce1(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量=image.step

	for (int v=0; v<nl; v++) 
	{ 
		uchar* data= image.ptr<uchar>(v);
 
		for (int u=0; u<nc; u++) 
		{
 
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			*data++= *data/div*div + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
 
		} //单行处理结束              
	}
}
 
//-----------------------------------------【方法三】-------------------------------------------
//		说明：利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce2(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
 
	for (int v=0; v<nl; v++) 
	{
		uchar* data= image.ptr<uchar>(v);
 
		for (int u=0; u<nc; u++) 
		{
 
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			int vi= *data;
			*data++= vi - vi%div + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
 
		} //单行处理结束                   
	}
}
 
//----------------------------------------【方法四】---------------------------------------------
//		说明：利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
//----------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce3(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
	int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
	//掩码值
	uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0
 
	for (int j=0; j<nl; j++) {
 
		uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
 
		for (int i=0; i<nc; i++) {
 
			//------------开始处理每个像素-------------------
 
			*data++= *data&mask + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
		}  //单行处理结束            
	}
}
 
 
//----------------------------------------【方法五】----------------------------------------------
//		说明：利用指针算术运算
//---------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce4(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
	int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
	int step= image.step; //有效宽度
	//掩码值
	uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. 对于 div=16, mask= 0xF0
 
	//获取指向图像缓冲区的指针
	uchar *data= image.data;
 
	for (int j=0; j<nl; j++)
	{
 
		for (int i=0; i<nc; i++) 
		{
 
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			*(data+i)= *data&mask + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
 
		} //单行处理结束              
 
		data+= step;  // next line
	}
}
 
//---------------------------------------【方法六】----------------------------------------------
//		说明：利用 .ptr 和 * ++以及位运算、image.cols * image.channels()
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce5(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
	//掩码值
	uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. 例如div=16, mask= 0xF0
 
	for (int j=0; j<nl; j++) 
	{
 
		uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
 
		for (int i=0; i<image.cols * image.channels(); i++) 
		{
 
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			*data++= *data&mask + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
 
		} //单行处理结束            
	}
}
 
// -------------------------------------【方法七】----------------------------------------------
//		说明：利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce6(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols * image.channels(); //每行元素的总元素数量
 
	if (image.isContinuous())  
	{
		//无填充像素
		nc= nc*nl; 
		nl= 1;  // 为一维数列
	}
 
	int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
	//掩码值
	uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
 
	for (int j=0; j<nl; j++) {
 
		uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
 
		for (int i=0; i<nc; i++) {
 
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			*data++= *data&mask + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
 
		} //单行处理结束                   
	}十四种
}
 
//------------------------------------【方法八】------------------------------------------------
//		说明：利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce7(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols ; //列数
 
	if (image.isContinuous())  
	{
		//无填充像素
		nc= nc*nl; 
		nl= 1;  // 为一维数组
	}
 
	int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
	//掩码值
	uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
 
	for (int j=0; j<nl; j++) {
 
		uchar* data= image.ptr<uchar>(j);
 
		for (int i=0; i<nc; i++) {
 
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			*data++= *data&mask + div/2;
			*data++= *data&mask + div/2;
			*data++= *data&mask + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
 
		} //单行处理结束                    
	}
}
 
 
// -----------------------------------【方法九】 ------------------------------------------------
//		说明：利用Mat_ iterator
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce8(Mat &image, int div=64) {
 
	//获取迭代器
	Mat_<Vec3b>::iterator it= image.begin<Vec3b>();
	Mat_<Vec3b>::iterator itend= image十四种.end<Vec3b>();
 
	for ( ; it!= itend; ++it) {
 
		//-------------开始处理每个像素-------------------
 
		(*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;
		(*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;
		(*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;
 
		//-------------结束像素处理------------------------
	}//单行处理结束  
}
 
//-------------------------------------【方法十】-----------------------------------------------
//		说明：利用Mat_ iterator以及位运算
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce9(Mat &image, int div=64) {
 
	// div必须是2的幂
	int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
	//掩码值
	uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. 比如 div=16, mask= 0xF0
 
	// 获取迭代器
	Mat_<Vec3b>::iterator it= image.begin<Vec3b>();
	Mat_<Vec3b>::iterator itend= image.end<Vec3b>();
 
	//扫描所有元素
	for ( ; it!= itend; ++it) 
	{
 
		//-------------开始处理每个像素-------------------
 十四种
		(*it)[0]= (*it)[0]&mask + div/2;
		(*it)[1]= (*it)[1]&mask + div/2;
		(*it)[2]= (*it)[2]&mask + div/2;
 
		//-------------结束像素处理------------------------
	}//单行处理结束  
}
 
//------------------------------------【方法十一】---------------------------------------------
//		说明：利用Mat Iterator_
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce10(Mat &image, int div=64) {
 
	//获取迭代器
	Mat_<Vec3b> cimage= image;
	Mat_<Vec3b>::iterator it=cimage.begin();
	Mat_<Vec3b>::iterator itend=cimage.end();
 
	for ( ; it!= itend; it++) { 
 
		//-------------开始处理每个像素-------------------
 
		(*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;
		(*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;
		(*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;
 
		//-------------结束像素处理------------------------
	}
}
 
//--------------------------------------【方法十二】--------------------------------------------
//		说明：利用动态地址计算配合at
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce11(Mat &image, int div=64) {
 
	int nl= image.rows; //行数
	int nc= image.cols; //列数
 
	for (int j=0; j<nl; j++) 
	{
		for (int i=0; i<nc; i++) 
		{
 
			//-------------开始处理每个像素-------------------
 
			image.at<Vec3b>(j,i)[0]=	 image.at<Vec3b>(j,i)[0]/div*div + div/2;
			image.at<Vec3b>(j,i)[1]=	 image.at<Vec3b>(j,i)[1]/div*div + div/2;
			image.at<Vec3b>(j,i)[2]=	 image.at<Vec3b>(j,i)[2]/div*div + div/2;
 
			//-------------结束像素处理------------------------
 
		} //单行处理结束                 
	}
}
 
//----------------------------------【方法十三】----------------------------------------------- 
//		说明：利用图像的输入与输出
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce12(const Mat &image, //输入图像
	Mat &result,      // 输出图像
	int div=64) {
 
		int nl= image.rows; //行数
		int nc= image.cols ; //列数
 
		//准备好初始化后的Mat给输出图像
		result.create(image.rows,image.cols,image.type());
 
		//创建无像素填充的图像
		nc= nc*nl; 
		nl= 1;  //单维数组
 
		int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
		//掩码值
		uchar mask= 0xFF<<n; // e.g.比如div=16, mask= 0xF0
 
		for (int j=0; j<nl; j++) {
 
			uchar* data= result.ptr<uchar>(j);
			const uchar* idata= image.ptr<uchar>(j);
 
			for (int i=0; i<nc; i++) {
 
				//-------------开始处理每个像素-------------------
 
				*data++= (*idata++)&mask + div/2;
				*data++= (*idata++)&mask + div/2;
				*data++= (*idata++)&mask + div/2;
 
				//-------------结束像素处理------------------------
 
			} //单行处理结束                   
		}
}
 
//--------------------------------------【方法十四】------------------------------------------- 
//		说明：利用操作符重载
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce13(Mat &image, int div=64) {
 
	int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
	//掩码值
	uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. 比如div=16, mask= 0xF0
 
	//进行色彩还原
	image=(image&Scalar(mask,mask,mask))+Scalar(div/2,div/2,div/2);
}
 
 
 
 
//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】-----------------------------
//		描述：输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void ShowHelpText()
{
	//输出欢迎信息和OpenCV版本
	printf("\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！\n");
	printf("\n\n\t\t\t此为本书OpenCV2版的第24个配套示例程序\n");
	printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION );
	printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
 
	printf("\n\n正在进行存取操作，请稍等……\n\n");
}
 
 
 
 
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//		描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
	int64 t[NTESTS],tinit;
	Mat image0;
	Mat image1;
	Mat image2;
 
	system("color 4F");
 
	ShowHelpText();
 
	image0= imread("1.png");
	if (!image0.data)
		return 0; 
 
	//时间值设为0
	for (int i=0; i<NTESTS; i++)
		t[i]= 0;
 
 
	// 多次重复测试
	int n=NITERATIONS;
	for (int k=0; k<n; k++)
	{
		cout << k << " of " << n << endl; 
 
		image1= imread("1.png");
		//【方法一】利用.ptr 和 []
		tinit= getTickCount();
		colorReduce0(image1);
		t[0]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法二】利用 .ptr 和 * ++ 
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce1(image1);
		t[1]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法三】利用.ptr 和 * ++ 以及模操作
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce2(image1);
		t[2]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法四】 利用.ptr 和 * ++ 以及位操作
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce3(image1);
		t[3]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法五】 利用指针的算术运算
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce4(image1);
		t[4]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法六】利用 .ptr 和 * ++以及位运算、image.cols * image.channels()
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce5(image1);
		t[5]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法七】利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce6(image1);
		t[6]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法八】利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce7(image1);
		t[7]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法九】 利用Mat_ iterator
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce8(image1);
		t[8]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法十】 利用Mat_ iterator以及位运算
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce9(image1);
		t[9]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法十一】利用Mat Iterator_
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce10(image1);
		t[10]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法十二】 利用动态地址计算配合at
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce11(image1);
		t[11]+= getTickCount()-tinit;
 
		//【方法十三】 利用图像的输入与输出
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		Mat result;
		colorReduce12(image1, result);
		t[12]+= getTickCount()-tinit;
		image2= result;
 
		//【方法十四】 利用操作符重载
		image1= imread("1.png");
		tinit= getTickCount();
		colorReduce13(image1);
		t[13]+= getTickCount()-tinit;
 
		//------------------------------
	}
	//输出图像   
	imshow("原始图像",image0);
	imshow("结果",image2);
	imshow("图像结果",image1);
 
	// 输出平均执行时间
	cout << endl << "-------------------------------------------" << endl << endl;
	cout << "\n【方法一】利用.ptr 和 []的方法所用时间为 " << 1000.*t[0]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法二】利用 .ptr 和 * ++ 的方法所用时间为" << 1000.*t[1]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法三】利用.ptr 和 * ++ 以及模操作的方法所用时间为" << 1000.*t[2]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法四】利用.ptr 和 * ++ 以及位操作的方法所用时间为" << 1000.*t[3]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法五】利用指针算术运算的方法所用时间为" << 1000.*t[4]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法六】利用 .ptr 和 * ++以及位运算、channels()的方法所用时间为" << 1000.*t[5]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法七】利用.ptr 和 * ++ 以及位运算(continuous)的方法所用时间为" << 1000.*t[6]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法八】利用 .ptr 和 * ++ 以及位运算 (continuous+channels)的方法所用时间为" << 1000.*t[7]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法九】利用Mat_ iterator 的方法所用时间为" << 1000.*t[8]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法十】利用Mat_ iterator以及位运算的方法所用时间为" << 1000.*t[9]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;
	cout << "\n【方法十一】利用Mat Iterator_的方法所用时间为" << 1000.*t[10]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;	
	cout << "\n【方法十二】利用动态地址计算配合at 的方法所用时间为" << 1000.*t[11]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;	
	cout << "\n【方法十三】利用图像的输入与输出的方法所用时间为" << 1000.*t[12]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;	
	cout << "\n【方法十四】利用操作符重载的方法所用时间为" << 1000.*t[13]/getTickFrequency()/n << "ms" << endl;	
 
	waitKey();
	return 0;
}