画像処理---「ピクチャ・マスク処理 - >画像の輝度を増加させます。」
学習：マスクの画像について、（1）画素インデックス画像を取得する方法、（2）処理の画素範囲、（3）アプリケーション
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環境：VS2010 + OpenCV2.4.3 機能：---画像のコントラストを向上させるために、マスキング操作 の説明： 知識1：画像取得画素インデックス CV_Assert（myImage.depth（）== CV_8U）を、 Mat.ptr <UCHAR>（I = 0 INT）;ピクセルの行列を求めますポインタ、インデックスiは0から数え、最初の数行を示し、 *現在= myImage.ptr <UCHAR UCHAR CONST >（行）; 現在の行へのポインタを取得し 、P（行、列）=現在 [COL]; 現在の画素pを取得します（行、列）の画素値の 明確でなければならない点---ピクセルインデックスが調整されてもよい、そしてここで、調整しない 知識2： 画素範囲処理saturate_cast <UCHAR>を、0〜255の範囲で、そのRGB値を確保します。 saturate_cast <UCHAR>は、（ - 100）戻り0; ; saturate_cast <UCHAR>（288）は255を返し 、saturate_cast <UCHAR>（100）100返さ 知識3。 ---マスキング演算は画像のコントラストを向上させる **************************************** ********************************************** * / // -------------------------------機能：画像マスク動作を実現するために関数を記述するために-------- ------------ する#include <opencv2 / opencv.hpp> の#include <iostreamの> 書式#include <math.h>の使用して名前空間CV; int型のmain（int型のargc、char型 ** ARGV） // argumentssパラメータ、コマンドライン引数の数はARGC; { SRC、DSTをマット; SRC =関数imread（" D：\\ \\ test001.png example_opencv work_VS2010 \\ " ）; IF（！src.data） { のprintf（"...のn \でしイメージをロードしませ「）; リターン - 1。 ; // この機能が正常に完了したことを返すには0であり、-1を返します。この関数は完了していない } namedWindow（」入力画像「CV_WINDOW_AUTOSIZE）; 関数imshow（」入力画像」、SRC）; // ---------------------------- -------------画像処理を開始-------------------------- // INT COLS = src.cols; // 単一チャネルのint COLS =（src.cols- 。1）* src.channels（）; // 画像の幅行数---マルチチャンネル画像INT offsetX src.channels =（）; // チャネルの数は、 int型の行= src.rowsと、 DST =マット::ゼロ（src.size（）、src.type（））; //は、原画像マトリックスの均一なマトリクス・サイズを初期化する、保存するための処理0であります画像 // 関数処理マスキング開始 用（INTの行=を1、行<（rows- 1。）;行++ ） { // 取得した画素位置ポインタ CONST UCHAR *現在= src.ptr <UCHAR>（行）。 // 現在のピクセル位置ポインタ CONST UCHAR * =前回src.ptr <UCHAR>（行優先1）; // 現在のピクセル位置ポインタの画素前 CONST UCHAR *次src.ptr = <UCHAR>（行+ 1）。 //現在のカーソルの画素位置の画素後 UCHARの *出力= dst.ptr <UCHAR> （行） のために（INT COL = offsetX; COL <COLS; COL ++ ） { // 。OUTPUT [COL] =現在5 * [COL] - （現在[COL-offsetX] +現在[COL + offsetX] +前の[COL]次に+ [COL]）; // グリッチ効果 出力[COL] = saturate_cast <UCHAR>（5 *現在[COL] - （現在[ offsetX-COL] +現在[COL + offsetX] +前の[COL]次に+ [COL]））; // バリ言及効果 } } namedWindow（" マスク後の画像" 、CV_WINDOW_AUTOSIZE）; 関数imshowを（"イメージの後のマスク"DSTを）; // 画像保存 関数imwriteを（" D：\\ \\ test001_result.png example_opencv work_VS2010 \\ 」、DST）; // -------------- --------------エンド画像処理--------------------------------- ------ waitKey（0 ）; 戻り 0 ; }
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功能：掩膜操作---提高图像的对比度 说明： 借用OpenCV中的API---filter2D() 掩膜函数进行 ***************************************************************************************/ //-------------------------------功能：filter2D() 进行掩膜处理-------------------- #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main (int argc, char** argv) //argumentss 参数；argc命令行参数个数; { Mat src, dst; src = imread("D:\\work_VS2010\\example_opencv\\test001.png"); if (!src.data) { printf("could not load image ...\n"); return -1; //return 0 成功完成本函数；return -1 未能完成本函数 } namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input image", src); //----------------------------开始处理图像--------------------------------------- //使用filter2D() 掩膜函数 Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); filter2D(src, dst, src.depth(), kernel); namedWindow("the image after mask", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); imshow("the image after mask",dst); //保存图像 imwrite("D:\\work_VS2010\\example_opencv\\test001_result.png", dst); //----------------------------结束处理图像--------------------------------------- waitKey(0); return 0; }
