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  • opencv 获取Mat像素值

    千次阅读 2016-03-11 09:21:51
    opencv 访问Mat中每个像素 转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 方法零:.ptr和[]操作符 Mat最直接的访问方法是通过.ptr [cpp] view plain copy   ...

    opencv 访问Mat中每个像素的值

    转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019

    方法零:.ptr和[]操作符

    Mat最直接的访问方法是通过.ptr<>函数得到一行的指针,并用[]操作符访问某一列的像素值。

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    1. // using .ptr and []  
    2. void colorReduce0(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
    5.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    6.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
    7.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    8.                   data[i]= data[i]/div*div + div/2;  
    9.             }                    
    10.       }  
    11. }  


    方法一:.ptr和指针操作

    除了[]操作符,我们可以移动指针*++的组合方法访问某一行中所有像素的值。

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    1. // using .ptr and * ++   
    2. void colorReduce1(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
    5.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    6.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
    7.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    8.                  *data++= *data/div*div + div/2;  
    9.             } // end of row                   
    10.       }  
    11. }  


    方法二:.ptr、指针操作和取模运算

    方法二和方法一的访问方式相同,不同的是color reduce用模运算代替整数除法

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    1. // using .ptr and * ++ and modulo  
    2. void colorReduce2(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
    5.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    6.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
    7.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    8.                   int v= *data;  
    9.                   *data++= v - v%div + div/2;  
    10.             } // end of row                   
    11.       }  
    12. }  


    方法三:.ptr、指针运算和位运算

    由于进行量化的单元div通常是2的整次方,因此所有的乘法和除法都可以用位运算表示。

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    1. // using .ptr and * ++ and bitwise  
    2. void colorReduce3(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
    5.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
    6.       // mask used to round the pixel value  
    7.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
    8.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    9.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
    10.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    11.             *data++= *data&mask + div/2;  
    12.             } // end of row                   
    13.       }  
    14. }  


    方法四:指针运算

    方法四和方法三量化处理的方法相同,不同的是用指针运算代替*++操作。

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    1. // direct pointer arithmetic  
    2. void colorReduce4(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
    5.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
    6.       int step= image.step; // effective width  
    7.       // mask used to round the pixel value  
    8.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
    9.       // get the pointer to the image buffer  
    10.       uchar *data= image.data;  
    11.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    12.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    13.             *(data+i)= *data&mask + div/2;  
    14.             } // end of row                   
    15.             data+= step;  // next line  
    16.       }  
    17. }  


    方法五:.ptr、*++、位运算以及image.cols * image.channels()

    这种方法就是没有计算nc,基本是个充数的方法。

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    1. // using .ptr and * ++ and bitwise with image.cols * image.channels()  
    2. void colorReduce5(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
    5.       // mask used to round the pixel value  
    6.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
    7.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    8.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
    9.           for (int i=0; i<image.cols * image.channels(); i++) {  
    10.             *data++= *data&mask + div/2;  
    11.             } // end of row                   
    12.       }  
    13. }  

     

    方法六:连续图像

    Mat提供了isContinuous()函数用来查看Mat在内存中是不是连续存储,如果是则图片被存储在一行中。

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    1. // using .ptr and * ++ and bitwise (continuous)  
    2. void colorReduce6(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
    5.       if (image.isContinuous())  {  
    6.           // then no padded pixels  
    7.           nc= nc*nr;   
    8.           nr= 1;  // it is now a 1D array  
    9.        }  
    10.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
    11.       // mask used to round the pixel value  
    12.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
    13.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    14.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
    15.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    16.             *data++= *data&mask + div/2;  
    17.             } // end of row                   
    18.       }  
    19. }  


    方法七:continuous+channels

    与方法六基本相同,也是充数的。

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    1. // using .ptr and * ++ and bitwise (continuous+channels)  
    2. void colorReduce7(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int nc= image.cols ; // number of columns  
    5.       if (image.isContinuous())  {  
    6.           // then no padded pixels  
    7.           nc= nc*nr;   
    8.           nr= 1;  // it is now a 1D array  
    9.        }  
    10.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
    11.       // mask used to round the pixel value  
    12.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
    13.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    14.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
    15.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    16.             *data++= *data&mask + div/2;  
    17.             *data++= *data&mask + div/2;  
    18.             *data++= *data&mask + div/2;  
    19.             } // end of row                   
    20.       }  
    21. }  


    方法八:Mat _iterator

    真正有区别的方法来啦,用Mat提供的迭代器代替前面的[]操作符或指针,血统纯正的官方方法~

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    1. // using Mat_ iterator   
    2. void colorReduce8(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       // get iterators  
    4.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();  
    5.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();  
    6.       for ( ; it!= itend; ++it) {  
    7.         (*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;  
    8.         (*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;  
    9.         (*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;  
    10.       }  
    11. }  

     

    方法九:Mat_ iterator 和位运算

    把方法八中的乘除法换成位运算。

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    1. // using Mat_ iterator and bitwise  
    2. void colorReduce9(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       // div must be a power of 2  
    4.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
    5.       // mask used to round the pixel value  
    6.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
    7.       // get iterators  
    8.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();  
    9.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();  
    10.       for ( ; it!= itend; ++it) {  
    11.         (*it)[0]= (*it)[0]&mask + div/2;  
    12.         (*it)[1]= (*it)[1]&mask + div/2;  
    13.         (*it)[2]= (*it)[2]&mask + div/2;  
    14.       }  
    15. }  


    方法十:MatIterator_

    和方法八基本相同。

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    1. // using MatIterator_   
    2. void colorReduce10(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       cv::Mat_<cv::Vec3b> cimage= image;  
    4.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it=cimage.begin();  
    5.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend=cimage.end();  
    6.       for ( ; it!= itend; it++) {   
    7.         (*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;  
    8.         (*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;  
    9.         (*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;  
    10.       }  
    11. }  

     

    方法十一:图像坐标

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    1. // using (j,i)  
    2. void colorReduce11(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int nr= image.rows; // number of rows  
    4.       int nc= image.cols; // number of columns  
    5.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    6.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    7.                   image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]=     image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]/div*div + div/2;  
    8.                   image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]=     image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]/div*div + div/2;  
    9.                   image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]=     image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]/div*div + div/2;  
    10.             } // end of row                   
    11.       }  
    12. }  


    方法十二:创建输出图像

    之前的方法都是直接修改原图,方法十二新建了输出图像,主要用于后面的时间对比。

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    1. // with input/ouput images  
    2. void colorReduce12(const cv::Mat &image, // input image   
    3.                  cv::Mat &result,      // output image  
    4.                  int div=64) {  
    5.       int nr= image.rows; // number of rows  
    6.       int nc= image.cols ; // number of columns  
    7.       // allocate output image if necessary  
    8.       result.create(image.rows,image.cols,image.type());  
    9.       // created images have no padded pixels  
    10.       nc= nc*nr;   
    11.       nr= 1;  // it is now a 1D array  
    12.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
    13.       // mask used to round the pixel value  
    14.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
    15.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
    16.           uchar* data= result.ptr<uchar>(j);  
    17.           const uchar* idata= image.ptr<uchar>(j);  
    18.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
    19.             *data++= (*idata++)&mask + div/2;  
    20.             *data++= (*idata++)&mask + div/2;  
    21.             *data++= (*idata++)&mask + div/2;  
    22.           } // end of row                   
    23.       }  
    24. }  


    方法十三:重载操作符

    Mat重载了+&等操作符,可以直接将两个Scalar(B,G,R)数据进行位运算和数学运算。

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    1. // using overloaded operators  
    2. void colorReduce13(cv::Mat &image, int div=64) {  
    3.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
    4.       // mask used to round the pixel value  
    5.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
    6.       // perform color reduction  
    7.       image=(image&cv::Scalar(mask,mask,mask))+cv::Scalar(div/2,div/2,div/2);  
    8. }  


    时间对比

    通过迭代二十次取平均时间,得到每种方法是运算时间如下。

    可以看到,指针*++访问和位运算是最快的方法;而不断的计算image.cols*image.channles()花费了大量重复的时间;另外迭代器访问虽然安全,但性能远低于指针运算;通过图像坐标(j,i)访问时最慢的,使用重载操作符直接运算效率最高。


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  • #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std;...using namespace cv;... Mat srcImg; srcImg = imread("Leno.jp...
    #include <iostream>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	Mat srcImg;
    	srcImg = imread("Leno.jpg");
    	if (srcImg.empty())
    	{
    		cout << "Image load failed" << endl;
    		return -1;
    	}
    	for (int i = 0; i < srcImg.rows; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < srcImg.cols; j++)
    		{
    			if (srcImg.channels == 1)  //单通道图像,比如灰度图像
    			{
    				int g = srcImg.at<uchar>(i, j);
    			}
    			else
    			{
    				int b = srcImg.at<Vec3b>(i, j)[0];
    				int g = srcImg.at<Vec3b>(i, j)[0];
    				int r = srcImg.at<Vec3b>(i, j)[0];
    			}
    		}
    	}
    	return 0;
    }

     

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  • 关于OpenCV Mat读取像素值

    千次阅读 2017-11-13 21:48:27
    最近开始使用OPenCV读取图像像素值,并做处理,裁剪出ROI区域,并做保存。 对于Mat类生成的对象,包含诸多属性,Mat.rows, Mat.cols分别表示图像的heighten和width属性。 Mat的坐标系从左上角(0,0)开始,到右下角...

    最近开始使用OPenCV读取图像像素值,并做处理,裁剪出ROI区域,并做保存。

    对于Mat类生成的对象,包含诸多属性,Mat.rows, Mat.cols分别表示图像的heighten和width属性。

    Mat的坐标系从左上角(0,0)开始,到右下角(Mat.rows, Mat.cols)。采集像素按照rows为X轴,cols为Y轴,提取像素的模式如:

    mat.at<char>(mat.rows, mat.cols), 与正常提取数据的方式相反的。主要原因是opencv保存数据的方式是按行保存,不像MATLAB一样按列保存的方式进行。

    对于Rect对象的使用,需要注意,Rect有四个参数,x, y, width, height.四个参数是按照正常的坐标系工作的,width为X轴, height方向为Y轴,与读取像素的方式相反。

    例如:我需要读取二值化以后的手部区域图像的

    代码如下:

    for(int i = 0; i < oldImg.rows; i++)//rows->height->Y
    {
    for (int j = 0; j < oldImg.cols; j++)//cols->width->X//提取像素值,按照i为rows, j为cols。
    {


    if (oldImg.at<uchar>(i, j) != 0)
    {

    if ((upperleftX == 0) || (upperleftX != 0 && upperleftX > j))
    {
    upperleftX = j;

    }
    if ((upperleftY == 0) || (upperleftY != 0 && upperleftY > i))
    {
    upperleftY = i;
    }


    if ((bottomrightX == 0) || (bottomrightX != 0 && bottomrightX < j))
    {
    bottomrightX = j;
    }
    if ((bottomrightY == 0) || (bottomrightY != 0 && bottomrightY < i))
    {
    bottomrightY = i;
    }
    }


    }


    }

    clipImg = oldImg(Rect(upperleftX, upperleftY,   (bottomrightX - upperleftX),(bottomrightY - upperleftY)));//提取需要的区域,坐标系是正常坐标系,水平X,竖直Y

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  • OpenCV Mat访问指定像素值

    千次阅读 2017-08-20 17:09:11
    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_dc3c53e90101f3mx.html如果是采用Mat形式存储,想要访问灰度图像的灰度,可以采用如下方法:int grayValue = image.at(i, j);如果是彩色图像,采用如下方法:int colorValue...

    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_dc3c53e90101f3mx.html

    如果是采用Mat形式存储,想要访问灰度图像的灰度值,可以采用如下方法:

    int grayValue = image.at<uchar>(i, j);

    如果是彩色图像,采用如下方法:

    int colorValue = image.at<uchar>(i, j)[k];

    说明:
    其中grayValue中存放灰度值,image是读入的图像,i表示行,j表示列;
    colorValue中存放彩色像素值,iamge是读入的图像,i表示行,j表示列;k表示通道,即R、G、B,取值范围为2、1、0。

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  • } 直观上看,也没啥问题,因为data指的就是Mat的数据区,然后根据坐标来算出具体的位置偏移,再获取像素值,但这里实际上是有一个坑,就是说Mat的数据可能是不连续的,也就是如果用isContinuous函数来判断的话,...
  • opencv mat 单通道图像获取 像素值

    千次阅读 2017-09-22 16:02:31
    mat at 函数获取 pixel_val = binary_img.at(i,j); 方法二 通过指针获取 pixel_val = (int)(*(binary_img.data + (int)(binary_img.rows * j) +  (int)j); 方法三: uchar* p; p = binary_
  • openCV读取像素值三种基本方法

    千次阅读 2019-02-23 13:57:03
    cv::Mat Iterator_<uchar>grayit,grayend; for(grayit = grayim.begin(),grayend=grayim.end();grayit !=grayend;++grayit) *grayit = rand()%255; MatIterator_<Vec3b> colorit,colorend; for( colorit =colorim....
  • 本文实现功能:利用opencv获取鼠标左键点击位置图像的像素值(RGB像) vs2015+opencv3.1 #include<opencv2> #include using namespace std; using namespace cv; void on_mouse(int EVENT, int x, int y, int ...
  • OpenCV】 Java获取像素点的RGB

    千次阅读 2019-03-13 20:08:12
    其实也就是将图片的RGB信息放进pixel里面,获取像素点的RGB PS :1. &0xff 为了保证二进制数据的一致性(在上一篇博文已经提过  点此查看 )  2. ((255&0xff) ) | ((r&0xff) ) | ((g&0xff) ) | (r&0xff)...
  • Opencv Mat类与像素值处理,图片读取

    千次阅读 2019-11-03 20:05:22
    Mat类与scalar //创建一个矩阵 Mat A(3,3,CV_8UC1,Scalar::all(77)); cout<<A; 这里的含义是建立一个row=3,col=3的矩阵A,矩阵中的...这样可以构建出一个通道的数值,并赋值给各个像素。 为什么这里要使用a...
  • OPencv java Mat 基本操作像素点(7)

    千次阅读 2020-08-31 16:56:08
    前面我们说到了用Mat类进行行列式的计算,可能在OPenCv中不算太实用,那么今天我们介绍一个比较使用的,图片中的像素点 我们知道OpenCv当我们read一个图片的时候,返回的结果是一个Mat 一. Mat的结构 Mat的结构是...
  • OpenCV-操作像素(访问像素值

    千次阅读 2019-02-19 23:12:07
    OpenCV使用了cv:Mat结构来操作图像。矩阵中的每一个元素表示一个像素。对灰度图像而言,像素是8位无符号数(数据类型为unsigned char),0表示黑色,255表示白色。 #include &lt;iostream&gt; #incl...
  • 参考:【OpenCV】访问Mat中每个像素的值(新) 膜拜大佬 以下例子代码均针对8位单通道...函数得到一行的指针,并用[]操作符访问某一列的像素值Mat image(rows,cols,CV_8UC1); for (int j=0; j<image...
  • 像素值的读写 很多时候,我们需要读取某个像素值,或者设置某个像素值;在更多的时候,我们需要对整个图像里的所有像素进行遍历。 OpenCV 提供了多种方法来实现图像的遍历。 1 at()函数 函数 at()来实现读去矩阵...
  • Opencv 访问Mat像素的快速方法

    千次阅读 2014-12-18 18:18:10
    结论是: Mat.at(i,j)的方法是很慢的,最好不要用这种方法来。而涉及到指针的方法效果往往比较好!( O(∩_∩)O哈哈~这个不是作者说的哈,我说的) 在《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming ...
  • opencv遍历像素输出像素值

    千次阅读 2019-05-25 14:28:18
    #include<...opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; void p...
  • Title: OpenCV OpenCV像素值获取与设置
  • Mat rgb,hsv; cvtColor(rgb, hsv, COLOR_BGR2HSV); //RGB B = image.at<Vec3b>(y, x)[0]; G = image.at<Vec3b>(y, x)[1]; R = image.at<Vec3b>(y, x)[2]; //HSV H = static_cast<int>...
  • 它提供了许多常用的图像处理算法相关的函数,极大地方便了图像处理方法的开发,而图像处理最本质的就是对图像中像素点的像素值的运算。所以我们需要了解一下OpenCV如何访问图像中的像素点。首先说明一下,这里默认...
  • opencv图像像素值读取

    千次阅读 2016-08-26 09:28:46
    说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样。 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线;Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是...
  • 其中注意i,j的位置,写错了好几次。第二个for循环中的if语句用异或来判断图像中哪些像素点发生了改变。 转载于:https://www.cnblogs.com/liumeng-blog/p/5217301.html...
  • Android OpenCV(二):Mat像素操作

    千次阅读 2020-01-22 08:29:32
    Mat Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组。...Mat对象中包含了图像的各种基本信息与图像像素数据。Mat是由头部与数据部分组成的,其中头部还包含一个指向数据的指针。 Mat方法 方法 使用 p...
  • opencv--读取Mat像素

    千次阅读 2019-09-11 16:15:36
    Mat src = imread("1.jpg"); int rows = src.rows; int cols = src.cols; for (int i = 0; i < rows; i++) { uchar* d = src.ptr<uchar>(i); //获取第i行的首地址 for (int j =...
  • OpenCV 获取像素值的几个方法

    千次阅读 2014-03-06 14:06:33
    Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main
  • channels:通道,矩阵中的每一个矩阵元素拥有的的个数,比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素,如果每个元素有三个,那么就说这个矩阵是 3 通道的,即 channels = 3。常见的是一张彩色图片有红、绿、蓝三个通道。 ...
  • opencv获取图像像素方法主要是3种,分别是指针风格、迭代器风格、动态地址风格,代码如下: Mat image = imread(strPic); //指针 int iColumn = (image.cols)*(image.channels()); int iRow = image.rows; for...
  • OpenCV访问像素点的灰度

    万次阅读 2018-08-02 10:49:18
    1.Mat矩阵数值的存储方式 ... 这里以指针的方式访问图像素为例  (1)单通道    定义一个单通道图像:   cv::Mat img_1 = (320, 640, CV_8UC1, Scalar(0));  对于单通道M(i,j)即为第i行j列的其...
  • Java结合OpenCV读取图片并遍历像素值

    千次阅读 2019-08-01 20:51:54
    1 项目结构 图1 图像读取及遍历项目...package com.opencv; import java.awt.Dimension; import java.awt.image.BufferedImage; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Vector;...
  • Opencv之存取像素值

    2019-08-17 11:42:42
    多数内容都是摘抄自Opencv2计算机视觉编程手册,作者张静,这本书个人感觉非常好,希望可以...本质上讲,每一张图片本质上都是一个巨大的矩阵,矩阵的每一个元素代表一个像素值,举例来说,灰度图像的像素值由八位无...

空空如也

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matopencv获取像素值