【OpenCV计算机视觉编程攻略】访问像素

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#include <iostream>

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void salt(cv::Mat image, int n) {
	int i,j;
	for (int k=0; k<n; k++) {
		// rand()是随机数生成器
		i= std::rand()%image.cols;
		j= std::rand()%image.rows;
		if (image.type() == CV_8UC1) { // 灰度图像
		        image.at<uchar>(j,i)= 255;
		} else if (image.type() == CV_8UC3) { // 彩色图像
			image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]= 255;
			image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]= 255;
			image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]= 255;
		}
	}
}

int main()
{
	// 打开图像
	cv::Mat img= cv::imread("boldt.jpg",1);
	// 调用函数以添加噪声
	salt(img,3000);
	// 显示图像
	cv::namedWindow("Image");
	cv::imshow("Image",img);

	waitKey(0);
	return 0;
}

加入椒盐噪声（salt-and-pepper noise）的程序可以根据传入的图像类型选择合适的类型访问Mat数据结构中的像素值。当传入的为灰度图时，使用 image.at<uchar>(j,i)= 255; 来访问像素，效果如下图所示：

当传入的为彩色图时，使用 image.at<cv::Vec3b>(j,i)[n]= 255; 来访问像素，效果如下图所示：

这里访问像素的方法是：利用cv::Mat的at(int y,int x)方法可以访问元素，at(int y,int x)方法是一个模板，所以在使用的时候必须指定访问的类型。简单的列举一下各种类型：

/* \typedef

   Shorter aliases for the most popular specializations of Vec<T,n>
*/
typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;

typedef Vec<short, 2> Vec2s;
typedef Vec<short, 3> Vec3s;
typedef Vec<short, 4> Vec4s;

typedef Vec<ushort, 2> Vec2w;
typedef Vec<ushort, 3> Vec3w;
typedef Vec<ushort, 4> Vec4w;

typedef Vec<int, 2> Vec2i;
typedef Vec<int, 3> Vec3i;
typedef Vec<int, 4> Vec4i;
typedef Vec<int, 6> Vec6i;
typedef Vec<int, 8> Vec8i;

typedef Vec<float, 2> Vec2f;
typedef Vec<float, 3> Vec3f;
typedef Vec<float, 4> Vec4f;
typedef Vec<float, 6> Vec6f;

typedef Vec<double, 2> Vec2d;
typedef Vec<double, 3> Vec3d;
typedef Vec<double, 4> Vec4d;
typedef Vec<double, 6> Vec6d;

这里还用到了一个type()方法，此方法返回Mat像素值类型，下面简单列举一下其类型：

#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))

#define CV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
#define CV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
#define CV_8SC3 CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
#define CV_8SC4 CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
#define CV_8SC(n) CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))

#define CV_16UC1 CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
#define CV_16UC2 CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
#define CV_16UC3 CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
#define CV_16UC4 CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
#define CV_16UC(n) CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))

#define CV_16SC1 CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
#define CV_16SC2 CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
#define CV_16SC3 CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
#define CV_16SC4 CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))

#define CV_32SC1 CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
#define CV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
#define CV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
#define CV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
#define CV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))

#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
#define CV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
#define CV_32FC3 CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
#define CV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
#define CV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))

#define CV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
#define CV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
#define CV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
#define CV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
#define CV_64FC(n) CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))

cv::Mat_模板类因为每次调用都必须在模板参数中指明返回类型，所以使用cv::Mat类的at方法有时会显得冗长。如果已经知道矩阵的类型，就可以使用cv::Mat_类（cv::Mat类的模板子类）。 cv::Mat_类定义了一些新的方法，但没有定义新的数据属性，因此这两个类的指针或引用可以直接互相转换。在新方法中有一个operator()，可用它直接访问矩阵的元素。因此可以这样写代码
（其中image是一个对应uchar矩阵的cv::Mat变量）：

// 用Mat_模板操作图像
cv::Mat_<uchar> im2(image);
im2(50,100)= 0; // 访问第50行、 第100列处那个值

在创建cv::Mat_变量时，我们就定义了它的元素类型，因此在编译时就已经知道operator()的返回类型。使用操作符operator()和
使用at方法产生的结果是完全相同的，只是前者的代码更简短。

【OpenCV计算机视觉编程攻略】访问像素

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