(QT/MFC中)c++使用Opencv遍历图像像素的两种方式(以调整图像亮度与对比度为例)


#include
#include
 
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("C:/soft/opencv-3.4.15/samples/data/home.jpg");
    if (!src.data) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    char input_win[] = "input image";
    cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
    namedWindow(input_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(input_win, src);
 
    // contrast and brigthtness changes 
    int height = src.rows;
    int width = src.cols;
    dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    float alpha = 1.2;
    float beta = 30;
 
    Mat m1;
    src.convertTo(m1, CV_32F);
    //方式一
    //循环遍历像素的每一个点
    //for (int row = 0; row < height; row++) {
    //    for (int col = 0; col < width; col++) {
    //        if (src.channels() == 3) {
    //            float b = m1.at(row, col)[0];// blue
    //            float g = m1.at(row, col)[1]; // green
    //            float r = m1.at(row, col)[2]; // red
 
    //            // output
    //            dst.at(row, col)[0] = saturate_cast(b * alpha + beta);
    //            dst.at(row, col)[1] = saturate_cast(g * alpha + beta);
    //            dst.at(row, col)[2] = saturate_cast(r * alpha + beta);
    //        }
    //        else if (src.channels() == 1) {
    //            float v = src.at(row, col);
    //            dst.at(row, col) = saturate_cast(v * alpha + beta);
    //        }
    //    }
    //}
    //取出图像的指针,进行遍历
    //方式二
    for (int row = 0; row < src.rows; row++) {
        uchar* p1 = src.ptr(row);
        uchar* p2 = dst.ptr(row);
        for (int col = 0; col < src.cols * src.channels(); col++) {
            p2[col] = saturate_cast(alpha * p1[col] + beta);
        }
    }
 
    char output_title[] = "contrast and brightness change demo";
    namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(output_title, dst);
 
    waitKey(0);
    return 0;
}
对图像进行明暗度变化之后,其结果如下:

总结:虽然两种方式都可以对图像的每个像素点进行遍历,但是用取指针的方式,明显速度要快!
 

你可能感兴趣的:(视觉,OpenCv,图像算法,opencv,计算机视觉,图像处理)