Opencv图像的遍历_at_ptr

opencv_at_ptr 图像的遍历

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1、at(i,j)

对图像降色彩，因为256*256*256实在太多了，在图像颜色聚类或彩色直方图时，

我们需要用一些代表性的颜色代替丰富的色彩空间，我们的思路是将每个通道的256种颜色用64种代替，

即将原来256种颜色划分64个颜色段，每个颜色段取中间的颜色值作为代表色。

void colorReudce(Mat& image,int div)
{
for(int i=0; i<image.rows;i++)
{
for(int j=0;j<image.cols;j++)
{
image.at<Vec3b>(i,j)[0]= image.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div+div/2;
image.at<Vec3b>(i,j)[1]= image.at<Vec3b>(i,j)[1]/div*div+div/2;
image.at<Vec3b>(i,j)[2]= image.at<Vec3b>(i,j)[2]/div*div+div/2;
}
}
}

image.at(i,j)：取出灰度图像中i行j列的点。

image.at(i,j)[k]：取出彩色图像中i行j列第k通道的颜色点。

其中uchar,Vec3b都是图像像素值的类型

2用指针来遍历图像

上图对原图像进行了修改，采用指针的形式可以保留原图，制作原图的副本

void colorReduce(Mat& image,Mat& outImage,int div)
{
outImage.create(image.size(),image.type());
const unchar* indata;
unchar* outdata;
int row=image.rows;
int col=image.cols*image.channels();
for(int i=0;i<row;i++)
{
indata=image.ptr<uchar>(i);
outdata=outImage.ptr<uchar>(i);
for(int j=0;j<col;j++)
{
outdata[j]=indata[i]/div*div+div/2;
}

}
}

Mat 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

第i行数据的指针：image.ptr(i)。

并用[]操作符访问某一列的像素值