opencv3/C++图像像素操作的方法

这篇文章主要介绍了opencv3/C++图像像素操作的方法的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇opencv3/C++图像像素操作的方法文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

RGB图像转灰度图

RGB图像转换为灰度图时通常使用：

进行转换，以下尝试通过其他对图像像素操作的方式将RGB图像转换为灰度图像。

#include#includeusing namespace cv;int main(){ //像素操作 Mat src,dst; src = imread("E:/image/image/daibola.jpg"); if(src.empty()) {  printf("can not load image \n");  return -1; } namedWindow("input"); imshow("input",src); dst.create(src.size(), src.type()); for(int row = 0; row < src.rows; row++) {  for(int col = 0; col < src.cols; col++)  {   int b = src.at(row, col)[0];   int g = src.at(row, col)[1];   int r = src.at(row, col)[2];   dst.at(row, col)[0] = max(r,max(g,b));   dst.at(row, col)[1] = max(r,max(g,b));   dst.at(row, col)[2] = max(r,max(g,b));  } } namedWindow("output"); imshow("output",dst); waitKey();}

同理使用min(r,min(g,b))可以看到由于选择了较小的灰度值图像会明显变暗：

图像线性增强

通过对图像像素操作（线性变换），实现图像的线性增强。

#include#includeusing namespace cv;int main(){ Mat src1, dst; src1 = imread("E:/image/image/im1.jpg"); if(src1.empty()) {  printf("can not load im1 \n");  return -1; } double alpha = 1.2, beta = 50; dst = Mat::zeros(src1.size(), src1.type()); for(int row = 0; row < src1.rows; row++) {  for(int col = 0; col < src1.cols; col++)  {   if(src1.channels() == 3)   {    int b = src1.at(row, col)[0];     int g = src1.at(row, col)[1];     int r = src1.at(row, col)[2];     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 (src1.channels() == 1)   {    float v = src1.at(row, col);     dst.at(row, col) = saturate_cast(v*alpha + beta);   }  } } namedWindow("output",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("output", dst); waitKey(); return 0;}

掩膜操作调整图像对比度

使用一个3×3掩模增强图像对比度：

#include#includeusing namespace cv;int main(){ Mat src, dst; src = imread("E:/image/image/daibola.jpg"); CV_Assert(src.depth() == CV_8U); if(!src.data) {  printf("can not load image \n");  return -1; } src.copyTo(dst); for(int row = 1; row<(src.rows - 1); row++) {  const uchar* previous = src.ptr(row - 1);  const uchar* current = src.ptr(row);  const uchar* next = src.ptr(row + 1);  uchar* output = dst.ptr(row);  for(int col = src.channels(); col < (src.cols - 1)*src.channels(); col++)  {   *output = saturate_cast(9 * current[col] - 2*previous[col] - 2*next[col] - 2*current[col - src.channels()] - 2*current[col + src.channels()]);   output++;  } } namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("image",dst); waitKey(); return 0;}

像素重映射

利用cv::remap实现像素重映射；

cv::remap参数说明：

Remap(InputArray src,// 输入图像OutputArray dst,// 输出图像InputArray map1,// 映射表1（CV_32FC1/CV_32FC2）InputArray map2,// 映射表2（CV_32FC1/CV_32FC2）int interpolation,// 选择的插值int borderMode,// 边界类型（BORDER_CONSTANT）const Scalar borderValue// 颜色 )

插值方法：

CV_INTER_NN =0, CV_INTER_LINEAR =1, CV_INTER_CUBIC =2, CV_INTER_AREA =3, CV_INTER_LANCZOS4 =4

通过像素重映射实现图像垂直翻转：

#includeusing namespace cv;int main(){ Mat src,dst; src = imread("E:/image/image/daibola.jpg"); if(src.empty()) {  printf("can not load image \n");  return -1; } namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input", src); Mat mapx,mapy; mapx.create(src.size(), CV_32FC1); mapy.create(src.size(), CV_32FC1); for(int row = 0; row < src.rows; row++) {  for(int col = 0; col < src.cols; col++)  {   mapx.at(row, col) = col;   mapy.at(row, col) = src.rows - row - 1;  } } remap(src, dst, mapx, mapy, CV_INTER_NN, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,255,255)); namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("output",dst); waitKey(); return 0;}

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