Mat对象像素操作
像素的算术与逻辑运算
像素读写
Mat的像素读写get与put方法支持一下几种图像类型
| 方法 | 支持类型 |
|---|---|
| double[] get(int row,int col) | 以下全部 |
| int [] get(int row,int col,double[] data) | CV_64FC1 ~ CV_64FC4 |
| int [] get(int row,int col,float[] data) | CV_32FC1 ~ CV_32FC4 |
| int [] get(int row,int col,int[] data) | CV_32SC1 ~ CV_32SC4 |
| int [] get(int row,int col,short[] data) | CV_16SC1 ~ CV_16SC1 |
| int [] get(int row,int col,byte[] data) | CV_8UC1 ~ CV_8UC4 |
默认情况下 imread读取的Mat对象为CV_8UC3
所以为了性能方面 这里一直用的是最后一种
Mat中每次读取一个像素点
下面我就写一个案例
- 首先获取Mat对象中的通道数、宽、高等信息
- 创建一个通道数数组，因为一个像素有3个通道（Mat通道为BGR，不是RGB）
- 循环遍历所有的像素点
- 我们都知道色彩最高255最低0 所以这用255减去代表取反色
- 修改完毕之后保存、展示
package pack01;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
public class HelloOpencv {
public static void main(String[] args) {
//加载dll类库 这里需要对应版本(4.2版本)
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); //直接写"opencv_java420" 也是可以的
Mat m1 = Imgcodecs.imread("C:\\test\\tx.jpg");
Mat m = m1.clone();//防止图像被修改 所以这里备份一下
HighGui.imshow("原始图片",m);
//首先获取图像的通道数 宽度 和 高度
int channels = m1.channels();
int width = m1.cols();
int height = m1.rows();
//创建一个像素点的缓存数组
byte[] data = new byte[channels];
int b,g,r;
for(int row = 0; row < height;row++){
for(int col = 0; col < width;col++){
//读取像素点
m1.get(row,col,data);
b = data[0]&0xff;
g = data[1]&0xff;
r = data[2]&0xff;
//修改像素点
b = 255 - b;
g = 255 - g;
r = 255 - r;
//写入
data[0] = (byte)b;
data[1] = (byte)g;
data[2] = (byte)r;
//保存修改
m1.put(row,col,data);
}
}
HighGui.imshow("修改后",m1);//展示修改后的图片
HighGui.waitKey(0);//保持不自动关闭
}
}
他的运行结果:
这里只是为了演示,一般来说,一次读取一个像素点需要消耗很大的资源,因为Mat的调用C++接口处理的,所以这样做开销有点大
从Mat中读取一行像素数据
- 首先定义每一行像素数据数组的长度，应该是宽度乘以每个像素的通道数
- 然后循环遍历每一行
- 修改每一行的数据并且保存
package pack01;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
public class HelloOpencv {
public static void main(String[] args) {
//加载dll类库 这里需要对应版本(4.2版本)
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); //直接写"opencv_java420" 也是可以的
Mat m1 = Imgcodecs.imread("C:\\test\\tx.jpg");
Mat m = m1.clone();//防止图像被修改
HighGui.imshow("原始图片",m);
//首先获取图像的通道数 宽度 和 高度
int channels = m1.channels();
int width = m1.cols();
int height = m1.rows();
//创建一行像素点的缓存数组
byte[] data = new byte[channels * width];
int pv ;
for(int row = 0; row < height;row++){
m1.get(row,0,data);//当col为0的时候表示获取一行
for (int col = 0; col < data.length ; col++) {
//读取
pv = data[col]&0xff;
//修改
pv = 255 - pv;
data[col] =(byte)pv;
}
//写入
m1.put(row,0,data);
}
HighGui.imshow("修改后",m1);
HighGui.waitKey(0);//保持不自动关闭
}
}
从Mat中一次读取全部像素
这里我就不详细介绍了，代码瞅一眼就懂了
package pack01;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
public class HelloOpencv {
public static void main(String[] args) {
//加载dll类库 这里需要对应版本(4.2版本)
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); //直接写"opencv_java420" 也是可以的
Mat m1 = Imgcodecs.imread("C:\\test\\tx.jpg");
Mat m = m1.clone();//防止图像被修改
HighGui.imshow("原始图片",m);
//首先获取图像的通道数 宽度 和 高度
int channels = m1.channels();
int width = m1.cols();
int height = m1.rows();
//创建缓存数组
byte[] data = new byte[channels * width * height];
int pv ;
m1.get(0,0,data);//全部为0代表读取全部
for (int i = 0; i < data.length ; i++) {
//读取
pv = data[i]&0xff;
//修改
pv = 255 - pv;
data[i] =(byte)pv;
}
//写入
m1.put(0,0,data);
HighGui.imshow("修改后",m1);
HighGui.waitKey(0);//保持不自动关闭
}
}
图像通道操作
图像通道分离
实现代码如下
split(Mat m,List<Mat> mv)//通道分离
下面用一段代码展示
获取Mat对象的channels之后 如果通道数目大于1 那么就可以使用通道分离
//首先获取图像的通道数 宽度 和 高度
int channels = m1.channels();
if(channels>1){
List<Mat> ms = new ArrayList<>();//Mat集合
Core.split(m1,ms);//通道分离
int i = 0;//下标
for (Mat mat : ms){
HighGui.imshow(String.valueOf(i++)+"通道",mat);
}
}
运行结果：
图像通道合并
实现代码如下
merge(List<Mat> mv,Mat dst)//通道合并
下面用代码展示上面分离的通道合并了
Mat hebing = new Mat();//创建对象
Core.merge(ms,hebing);//合并通道
HighGui.imshow("通道合并后",hebing);//展示
上一篇[OpenCV学习日记-java]-02-Mat对象基本操作
