opencv2-用迭代器访问图像像素  //-----------------------------------【全局函数声明部分】-----------------------------------
 // 描述:全局函数声明
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            在解释像元大小(Cell size of raster data)的概念的时候,我们有必要先引入另外一个名词叫做"像素"。像素顾名思义就是图像元素的简称,它通常用于描述影像,而像元则主要用于描述栅格数据,所以像素通常会作为像元的同义词使用,像元和像素都是栅格数据中的最小信息单位,所以,以后只要一提到像素我们就作为是像元。那说到像元,它是有大小的,一个像元的大小可以是平方千米级别,也可以是平方米基本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-03 10:37:06
                            
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            我们可以将数字图像理解成一定尺寸的矩阵,矩阵中每个元素的大小表示了图像中每个像素的亮暗程度,因此统计矩阵中的最大值,就是寻找图像中灰度值最大的像素,计算平均值就是计算图像像素平均灰度,可以用来表示图像整体的亮暗程度。因此针对矩阵数据的统计工作在图像像素中同样具有一定的意义和作用。在OpenCV 4中集成了求取图像像素最大值、最小值、平均值、均方差等众多统计量的函数,接下来将详细介绍这些功能的相关函            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先推荐一本书:《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》网上可以下载到这本书的英文版,貌似没有翻译的。这本书的特点是里面的程序不是那种为了演示函数功能而写的面向过程的小程序,而是用面向对象的思路写的大程序,不过他是一步一步教你写出来的,也不要有太大压力。 任何图像处理算法,都是从操作每个像素开始的。即使你不会使用Ope            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   像素深度是指存储每个像素所用的位数,也用它来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如,一幅彩色图像的每个像素用R,G,B三个分量表示,若每个分量用8位,那么一个像素共用24位表示,就说像素的深度为24,每个像素可以是16 777 216(2的24次方)种            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            操作单个像素:at()用來訪問像素,可返回左值或右值,所以我們可用at()得到或改變某個像素值,這函式使用模板,所以使用時除了輸入位置,還必須需入影像的像素型態,使用at()函式時,輸入參數順序同樣為先高再寬。。OpenCV改變像素:template T& Mat::at(int i, int j)OpenCV讀取像素:template const T& Mat::at(int i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV中提供了许多操作图像的函数,但是有时候我们需要直接操作像素来实现我们的功能,这篇文章总结了OpenCV中常见的操作像素的方法。像素类型不同的图像有不同的像素类型,不过对于不同的像素类型,需要在模板参数传入不同的值。首先像素的数据类型包括CV_32U,CV_32S,CV_32F,CV_8U,CV_8UC3等,那这些类型都是什么含义呢。第一个数字表示比特数,第二个数字就表示C++中数据类型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构,用来表示图像,其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。 
   
 typedef struct _IplImage
    {
        int  nSize;         /* IplImage大小 */
        int  ID;            /* 版本 (=0)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在OpenCV中,图像的像素值是以一个多维数组的形式表示的。上一篇已经介绍了cv::Mat类。对于图像中的每一个像素,可以通过Mat对象中的at<type>(i,j)函数(type可以是uchar、int等)获得Mat对象的像素值。访问像素值:cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(y, x); // 获取指定像素处的像素值
unsign            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Image Basics 一切的开始:图像的基础-像素(pixel),如何通过像素生成图像,如何通过OpenCV来操控图像中的像素点。像素的定义熟悉的可以暂时跳过这一段,主要来科普图像的组成。比如说我们常见的一个显示器的分辨率是1080p(蓝光)其标准大小为1920x1080 也就是,长:1920个像素;宽:1080个像素点。合起来总共是1920x1080=2073600个像素点。目前我们常见的图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                     今天在看矩形滤波的时候忽然脑子短路,把一些概念全弄混了,现总结一下,以便下次再混的时候可以参考确认下,自己的理解,有错的地方还请指正。         首先,在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了,C++的函数调用中基本上也都是Mat图,从根本上说,一张图像是一个由数值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Opencv像素处理与访问对于图像处理来说,如果我们了解处理图像的具体算法,那么我们就可以通过直接操作图片的像素点来实现这些算法。所以本文就总结一下Opencv像素处理和访问的一些知识。 文章目录Opencv像素处理与访问1. 色彩空间缩减1.1色彩空间缩减的必要性1.2 查找表方法缩减色彩空间1.3 LUT函数2. 判断程序的运行效率3. 访问图像中像素的方法3.1 指针3.2 迭代器3.3 动            
                
         
            
            
            
            摘要我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式,在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式,在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整。数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U,char对应的是CV_8S,int对应的是CV_32S,float对应的是CV_32F,double对应的是CV_64F。补充: 图像变换可以看成像素变换——点操作邻域变换——区域操            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天在看矩形滤波的时候忽然脑子短路,把一些概念全弄混了,现总结一下,以便下次再混的时候可以参考确认下,自己的理解,有错的地方还请指正。         首先,在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了,C++的函数调用中基本上也都是Mat图,从根本上说,一张图像是一个由数值组成的矩阵,矩阵的每一个元素            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                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,在调用的过程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、图像定义:彩色图像 :三通道,像素值一般为0~255;灰度图像:单通道,像素值一般为0~255;二值图像:单通道,像素值一般为0(黑色)、255(白色);彩色图像颜色范围查询表:2、图像阈值分割方法设原图的像素值分布为如下红色区域,蓝色的线表示像素值阈值T。2.1、二值分割a)大于阈值T的像素点置满保留,其余置0。b)小于阈值T的像素点置满保留,其余去除。                 
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            opencv如何获取和设置图片像素1.什么是像素?2.OpenCV中的图像坐标系概述3.项目结构1.使用OpenCV获取和设置像素2.OpenCV像素获取和设置结果3.源代码下载 什么是像素 图像坐标系在OpenCV中的工作方式 如何访问/获取图像中的单个像素值 如何设置/更新图像中的像素 如何使用数组切片来捕获图像区域 在本教程结束时,您将对如何使用OpenCV访问和操纵图像中的像素有深入的了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            动机在计算机视觉领域,经常需要检测极值位置,比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等,有时只需要像素精度就可以,有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法,几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms  for Subpixel Peak Detection》,加上自己的理解和推导。问题定义给定如下离            
                
         
            
            
            
            图像像素访问1、测试用例1.1、颜色缩减算法1.2、颜色缩减示例2、图像矩阵的存储与访问2.1、图像的存储方式2.2、图像的访问方式2.2.1、C 指针:高效的访问方式2.2.2、迭代器:安全的访问方式2.2.3、行列索引:动态计算地址2.2.4、LUT 查询函数2.3、访问性能对比3、参考资源 1、测试用例1.1、颜色缩减算法让我们考虑一个简单的颜色缩减方法(color reduction m            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.存取单个像素值最通常的方法就是img.at<uchar>(i,j) = 255;
img.at<Vec3b>(i,j)[0] = 255;
img.at<uchar>(i,j) = 255;
img.at<Vec3b>(i,j)[0] = 255;如果你觉得at操作显得太笨重了,不想用Mat这个类,也可以考虑使用轻量级的Mat_类,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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