本文介绍的cv::像素遍历方法如下:
使用at成员函数使用ptr指针访问使用迭代器iterator1. 使用at(i, j)
这种方式在Debug模式下的访问速度是最慢的,但是在Release模式下的访问速度也是相当快的,和其他方式相近。
单通道遍历(灰度图像)
cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC1); int rows = image.rows;int cols = image.cols;for (int i=0; i<rows ; i++) { for (int j=0; j<cols ; j++) { image.at<uchar>(i,j) = 20; } }
多通道遍历(彩色图像)
cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC3); int rows = image.rows;int cols = image.cols;for (int i=0; i<rows ; i++) { for (int j=0; j<cols ; j++) { image.at<cv::Vec3b>(i,j)[0]= 20; // B 通道image.at<cv::Vec3b>(i,j)[1]= 20; // G 通道image.at<cv::Vec3b>(i,j)[2]= 20; // R 通道} }
注:灰度图像元素类型为<uchar>
, 彩色图像元素类型为<cv::Vec3b>
注:image.at<>(y, x)
注:这种方式会检查访问是否会溢出。
2. 使用指针ptr(i)(j)
这种方式是最有效的方式, 可以使用iscontinue()
函数来提高遍历的速度。
cv::image image = cv::imread("xx.png", cv::IMREAD_COLOR);int channels = image.channels;int rows = image.rows;int cols = image.cols * channels;if (image.isContinuous()){cols *= rows;rows = 1;}int i, j;uchar* p;for (i = 0; i < rows; ++i){p = image.ptr<uchar>(i);for (j = 0; j < cols; ++j){std::cout << int(p[j]) << " ";}}
注: image.ptr<>(i)返回第i行首元素的指针。
3. 使用迭代器iterator
单通道遍历(灰度图像)cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC1); for (auto it = image.begin<uchar>(); it != image.end<uchar>(); ++it){std::cout << int((*it)) << " ";}
多通道遍历(彩色图像)
cv::Mat image(100 , 100 , CV_8UC3); for (auto it = image.begin<cv::Vec3b>(); it != image.end<cv::Vec3b>(); ++it){std::cout << int((*it)[0]) << " " << int((*it)[1]) << " " << int((*it)[2]) << std::endl;}
如果觉得《opencv之cv::Mat像素遍历》对你有帮助,请点赞、收藏,并留下你的观点哦!