初次接触OpenCV的开发者，必须过的第一道坎就是学会如何遍历访问Mat对象中每个像素，实现像素级别的图像操作，这个是最级别的编程技能，但是不同的像素遍历方法效率有云泥之别，相差特别大，甚至可能成为算法运行的瓶颈之一，因此找到一种速度快的遍历方法对大图像处理是很关键的。在开始寻找高效遍历方法之前，先来了解一下Mat对象的数据组织形式与像素块数据的存储方式，Mat对象由两个部分组成，元数据头部加像素
转载
2024-03-26 08:01:55
119阅读
我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点进行运算，所以遍历图像就显得很重要，如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。一、遍历图像的4种方式：at<typename>(i,j)Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点，它是一个模板函数，可以取到任何类型的图像上的点。下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法。在实际应
转载
2024-03-07 09:17:48
282阅读
在上一篇中，我们简单的提了一下，可以利用at函数和类似于STL中的迭代器风格来访问矩阵。接下来，我们将详细的介绍着两种访问图像矩阵方法。并且同时介绍另外两种遍历图像的方法，并且来分析每种方法遍历一次图像所要花费的时间。为了得到每种发发遍历一次图像所花费的时间，我们可以使用OpenCV为我们提供的两简单的计时函数。getTickCount()和getTickFrequency()。getTickCo
转载
2024-07-02 07:25:11
87阅读
C++ 和opencv 下遍历文件夹下所有图片并保存的方法第一种方式：采用glob函数将图片名按顺序修改为0000，0001，0002等。采用Opencv中glob函数获取文件路径，参考以下链注意点：此方法无需知道文件夹中图片数量文件夹路径采用双斜杠\分开，并且最后的双斜杠不要忘记附上代码1：//头文件 VS2019编译环境
#include <iostream>
#include &
转载
2023-11-12 10:51:37
109阅读
//opencv Mat图片遍历
//方法一
//直接对图像像素修改.at<typename>(i,j)
//Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点，它是一个模板函数，可以取到任何类型的图像上的点。
void colorReduce(Mat& image,int div)
{
for(int i=0;i<image.rows;i++)
转载
2023-11-23 22:49:37
83阅读
在处理图像时，遍历每个像素的坐标是一个常见需求，尤其是在图像处理、计算机视觉等场景中。通过使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以便捷地实现这一操作。在本篇博文中，我们将详细探讨如何通过 Python OpenCV 遍历图片坐标的过程。
### 背景定位
在许多计算机视觉应用中，精确的像素级操作是至关重要的。例如，在进行图像分割、特征提取或图像分析时，开发者需要逐个访问每个像素的值。
存取像素值获取像素值： 灰度图片:pixel = img.at<uchar>(100, 200);彩色图片:pixel = img.at<Vec3b>(100, 200);//对于彩色图像，Mat会返回一个有三个8位数组成的unsigned char类型向量修改像素值： 灰度图片:img.at<uchar>(100, 200) = 255;彩色图片:for(in
转载
2024-04-07 09:33:05
104阅读
最近,我在进行新的工作中,需要对多张图片进行测试,一一测试太慢了,于是想到将需要处理的图片放到一个文件夹中,对文件夹中所有图像进行遍历,这样可以省时省力.参考博客中的内容,我在VS2010中实践了一番:#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
std::s
转载
2023-11-01 19:58:21
101阅读
我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点进行运算，所以遍历图像就显得很重要，如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。Color Reduce还是使用经典的Reduce Color的例子，即对图像中的像素表达进行量化。如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色，通过Reduce Color将每个通道的像素减少8倍至256/8=3
在处理计算机视觉和图像处理的过程中，我们常常需要对大量的图像文件进行处理和分析。如果你想用 Python 和 OpenCV 来遍历文件夹中的所有图片，以便执行一些操作或分析，这篇博文将阐述如何实现这个过程。
### 背景描述
当我们需要批量处理图像，例如图像识别、特征提取或数据集准备时，合理高效地遍历存储图像的文件夹是必不可少的。我们会创建一个简单的流程来实现这一目标。下面是处理的基本流程图：
1 for (int y = 0; y < testImage->height; y++)
2 {
3
4 uchar * ptr = (uchar *)testImage->imageData + testImage->widthStep * y;
5
6 for (int x = 0; x < testImage-&g
转载
2024-02-23 13:23:57
88阅读
为了构建计算机视觉应用程序，需要学会访问图像内容，有时也要修改或创建图像，如何操作图像的像素，就需要遍历一幅图像并处理每一个像素。现在我们就来介绍OpenCV三种图像像素的遍历方法：一、 用cv::Mat类的at方法扫描图像 利用cv::Mat的at(int x,int y)方法可以访问元素，其中x是行号，y是列号。在编译时必须明确方法返回值的类型，因为cv::Mat可以接受任何类型的元素，所以程
转载
2023-10-06 15:16:01
292阅读
方法一：通过指针访问像素为了简化指针运算，Mat类中提供了ptr函数可以得到图像任意行的首地址，ptr是一个模板类，使用时应声明变量的类型，比如在加载CV_8UC3图像时，每个像素的三个通道为uchar型所以指针类型为uchar，uchar型的指针加1后，相对原来偏移了一个uchar的大小，而不是3个通道的大小（注意和迭代法区别）关键语句：uchar *p = inputImage.ptr<
转载
2023-09-05 14:05:49
118阅读
Opencv中图像的遍历与像素操作 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at()，其函数原型如下：template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1);
//由于Mat可以存放任意数据类型的元素，所以该函数是用模板函数来实现的
//它本身不会进行任何数据类型转换，
转载
2023-11-03 10:07:06
55阅读
Mat对象结构初次接触OpenCV的开发者，必须过的第一道坎就是学会如何遍历访问Mat对象中每个像素，实现像素级别的图像操作，这个是最级别的编程技能，但是不同的像素遍历方法效率有云泥之别，相差特别大，甚至可能成为算法运行的瓶颈之一，因此找到一种速度快的遍历方法对大图像处理是很关键的。在开始寻找高效遍历方法之前，先来了解一下Mat对象的数据组织形式与像素块数据的存储方式，Mat对象由两个部分组成，元
转载
2023-09-06 09:58:23
230阅读
遍历图像 首先，对于遍历图像，我们主要可以采用两种方式，第一种是通过指针的方式进行遍历图像，第二种主要是通过迭代器的方式来遍历图像。但是在遍历图像之前，我们需要考虑一个问题，这个问题就是：对于一个图像来说，他的颜色数目太过于多，特别是对于彩色图像来说，如果每个通道都是用一个8位的unsignal char来表示的，那么所有可能的颜色数目就为256X256X256.是一个很庞大的数目，
转载
2024-02-27 22:07:46
47阅读
Python-OpenCV对图像像素的遍历操作示例如果您想了解OpenCV-C++是如何遍历图像像图的，那么可以参看下面这个页面：https://www.hhai.cc/thread-110-1-1.htmlPython-OpenCV以Numpy库的中ndarray对象存储图像数据，所以在Python-OpenCV中对图像的遍历就是对ndarray对象的遍历。要想较为熟练地对ndarray对象数据
转载
2023-10-24 18:27:16
102阅读
1.用动态地址操作像素：Mat srcImage(100, 100, CV_8UC3, Scalar(200,20,100));
imshow("显示图像", srcImage);
int rowNumber = srcImage.rows;
int colNumber = srcImage.cols;
for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
转载
2024-03-25 14:32:21
82阅读
我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点进行运算，所以遍历图像就显得很重要，如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。一、遍历图像的4种方式：at<typename>(i,j)Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点，它是一个模板函数，可以取到任何类型的图像上的点。下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法。在实际应
转载
2024-04-14 08:29:40
183阅读
OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat，Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵。矩阵的每一个元素代表一个像素，对于灰度图像，像素是由8位无符号数来表示(0代表黑，255代表白)；对于彩色图像，每个像素是一个三元向量，即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝、绿、红)。 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at()，其函数原型如下：template&l
转载
2023-12-02 15:07:33
100阅读
