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画像ピクセルのポインタを取得します
CV_Assert(myImage.depth()== CV_8U)。
Mat.ptr <UCHAR>(INT I = 0)の画素マトリクス取得したポインタのは、インデックスiは、最初の数行、ゼロからライン数を表します。
現在の行のポインタを取得CONST UCHAR *電流= myImage.ptr <UCHAR>(行)。
画素値P(行、列)=現在[COL]の現在の画素P(行、列)を取得
処理画素範囲saturate_cast <UCHAR>
saturate_cast <UCHAR>( - 100)、0を返します。
saturate_cast <UCHAR>(288)、または255
saturate_cast <UCHAR>(100)、100を返して
この関数の0〜255の間のRGBの価値の範囲を確保することです
画像コントラストの調整を達成するための操作をマスキング
赤動作を処理画素毎に同じことを行うために左から右へ、上から下へ、中心画素であり、最終結果は、物体のコントラスト向上マット後の出力画像であります
この関数はfilter2D関数を呼び出します
定義されたマスク:
マットカーネル=(Mat_ <CHAR>(3,3)<< 0、-1、0、-1、5、-1、0、-1、0);
filter2D(SRC、DST、src.depth()、カーネル)。
srcとdstがマット型変数されており、
深さを表すsrc.depthビットマップ、などが挙げ32,24,8。
運動プログラム
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src, dst;
src = imread("D:/vcprojects/images/test.png");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src);
/*
int cols = (src.cols-1) * src.channels();
int offsetx = src.channels();
int rows = src.rows;
dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
for (int row = 1; row < (rows - 1); row++) {
const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);
const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);
const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);
uchar* output = dst.ptr<uchar>(row);
for (int col = offsetx; col < cols; col++) {
output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col- offsetx] + current[col+ offsetx] + previous[col] + next[col]));
}
}
*/
double t = getTickCount();
Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);
double timeconsume = (getTickCount() - t) / getTickFrequency();
printf("tim consume %.2f\n", timeconsume);
namedWindow("contrast image demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("contrast image demo", dst);
waitKey(0);
return 0;
}