使用访问图像三种办法，指针，迭代器，动态地址计算-编程知识

使用访问图像三种办法，指针，迭代器，动态地址计算

指针访问

方法一

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace cv; //包含cv命名空间
#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>//-------------------------【全局函数声明部分】------------------------
// 描述： 全局函数声明
//--
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
//---------------------------【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执行
//----------------
int main()
{//【1】创建原始图并显示Mat srcImage = imread("1.jpg");imshow("原始图像", srcImage);//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同//【3】记录起始时间double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//【4】调用颜色空间缩减函数colorReduce(srcImage, dstImage, 32);//【5】计算运行时间并输出time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency(); cout << "此方法运行时间为: " << time0 << "秒" << endl; //输出运行时间//【6】显示效果图imshow("效果图", dstImage);waitKey(0);
}
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{//参数准备outputImage = inputImage.clone(); //复制实参到临时变量int rowNumber = outputImage.rows; //行数int colNumber = outputImage.cols * outputImage.channels(); //列数×通道数=每一行元素的个数//双重循环，遍历所有的像素值for (int i = 0; i < rowNumber; i++) //行循环{uchar* data = outputImage.ptr<uchar>(i); //获取第i行的首地址for (int j = 0; j < colNumber; j++) //列循环{// ---------【开始处理每个像素】-------------data[j] = data[j] / div * div + div / 2;// ----------【处理结束】---------------------} //行处理结束}
}

在这里插入图片描述

指针访问方法二

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg");// 检查图像是否成功加载if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;return -1;}// 获取图像的行数和列数int rows = image.rows;int cols = image.cols;// 访问图像像素（以BGR格式为例）for (int i = 0; i < rows; ++i) {for (int j = 0; j < cols; ++j) {// 获取像素值cv::Vec3b& pixel = image.at<cv::Vec3b>(i, j);// 修改像素值，例如将蓝色通道置为0pixel[0] = 0;  // 蓝色通道pixel[1] = pixel[1];  // 绿色通道（保持不变）pixel[2] = pixel[2];  // 红色通道（保持不变）}}// 显示修改后的图像cv::imshow("Modified Image", image);// 等待按键cv::waitKey(0);return 0;
}

在这里插入图片描述

使用迭代器调用图片

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace cv; //包含cv命名空间
#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>//-------------------------【全局函数声明部分】------------------------
// 描述： 全局函数声明
//--
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
//---------------------------【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执行
//----------------
int main()
{//【1】创建原始图并显示Mat srcImage = imread("1.jpg");imshow("原始图像", srcImage);//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同//【3】记录起始时间double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//【4】调用颜色空间缩减函数colorReduce(srcImage, dstImage, 32);//【5】计算运行时间并输出time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency(); cout << "此方法运行时间为: " << time0 << "秒" << endl; //输出运行时间//【6】显示效果图imshow("效果图", dstImage);waitKey(0);
}void colorReduce(Mat& inputImage, Mat & outputImage, int div)
{
//参数准备
outputImage = inputImage. clone(); //复制实参到临时变量
//获取迭代器
Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage. begin<Vec3b>(); //初始位置的迭代器
Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage. end<Vec3b>(); //终止位置的迭代器
//存取彩色图像像素
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;
// ------------------------ 【处理结束】-----------------------
}
}

在这里插入图片描述

方法二使用迭代器调用图片

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("1.jpg");// 检查图像是否成功加载if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;return -1;}// 使用迭代器访问图像像素（以BGR格式为例）for (cv::MatIterator_<cv::Vec3b> it = image.begin<cv::Vec3b>(); it != image.end<cv::Vec3b>(); ++it) {// 获取当前像素值cv::Vec3b& pixel = (*it);// 修改像素值，例如将蓝色通道置为0pixel[0] = 0;  // 蓝色通道pixel[1] = pixel[1];  // 绿色通道（保持不变）pixel[2] = pixel[2];  // 红色通道（保持不变）}// 显示修改后的图像cv::imshow("Modified Image", image);// 等待按键cv::waitKey(0);return 0;
}

使用动态地址调用图片

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;
using namespace cv;
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace cv; //包含cv命名空间
#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>//-------------------------【全局函数声明部分】------------------------
// 描述： 全局函数声明
//--
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
//---------------------------【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执行
//----------------
int main()
{//【1】创建原始图并显示Mat srcImage = imread("1.jpg");imshow("原始图像", srcImage);//【2】按原始图的参数规格来创建创建效果图Mat dstImage;dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果图的大小、类型与原图片相同//【3】记录起始时间double time0 = static_cast<double>(getTickCount());//【4】调用颜色空间缩减函数colorReduce(srcImage, dstImage, 32);//【5】计算运行时间并输出time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency(); cout << "此方法运行时间为: " << time0 << "秒" << endl; //输出运行时间//【6】显示效果图imshow("效果图", dstImage);waitKey(0);
}
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div) {//参数准备outputImage = inputImage.clone(); //复制实参到临时变量int rowNumber = outputImage.rows; //行数int colNumber = outputImage.cols; //列数//存取彩色图像像素for (int i = 0; i < rowNumber; i++){for (int j = 0; j < colNumber; j++){//------------------ 【开始处理每个像素】--------------------outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] =outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] / div * div + div / 2; //蓝色通道outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] / div * div + div / 2; //绿色通道outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] =outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] / div * div + div / 2; //红色通道//------ 【处理结束】-} //行处理结束}
}

在这里插入图片描述

方法二动态地址计算


#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("1.jpg");// 检查图像是否成功加载if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;return -1;}// 获取图像的行数和列数int rows = image.rows;int cols = image.cols;// 访问图像像素（以BGR格式为例）通过动态地址方式for (int i = 0; i < rows; ++i) {// 获取当前行的指针uchar* rowPtr = image.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < cols; ++j) {// 计算像素的偏移量int offset = j * image.channels();// 修改像素值，例如将蓝色通道置为0rowPtr[offset] = 0;          // 蓝色通道rowPtr[offset + 1] = rowPtr[offset + 1];  // 绿色通道（保持不变）rowPtr[offset + 2] = rowPtr[offset + 2];  // 红色通道（保持不变）}}// 显示修改后的图像cv::imshow("Modified Image", image);// 等待按键cv::waitKey(0);return 0;
}