一些小概念 1.从根本上来说，一张图像是一个由数组成的矩阵。这也是OpenCV2用cv::Mat这个数据结构来表示图像的原因。 2.矩阵的每一个元素代表一个像素。对于灰度图像，像素由8位无符号数来表示，其中0代表黑色，255代表白色。对于彩色图像而言，每个像素需要
一些小概念
1.从根本上来说，一张图像是一个由数值组成的矩阵。这也是OpenCV2用cv::Mat这个数据结构来表示图像的原因。
2.矩阵的每一个元素代表一个像素。对于灰度图像，像素由8位无符号数来表示，其中0代表黑色，255代表白色。对于彩色图像而言，每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示三个颜色通道。这种情况下矩阵元素是一个三元数。
(1)关于矩阵元素的存取
书中举了一个椒盐噪点的例子
#include
#include
void salt(cv::Mat &image, int n) {
int i,j;
for (int k=0; k(j,i)[0]= 255;
image.at(j,i)[1]= 255;
image.at(j,i)[2]= 255;
}
}
}
int main()
{
srand(cv::getTickCount()); // 产生随机种子
cv::Mat image= cv::imread("2.jpg",0);
salt(image,5000);
cv::namedWindow("Image");
cv::imshow("Image",image);
cv::imwrite("salted.bmp",image);
cv::waitKey(5000);
return 0;
}
结果图像
opencv2里使用at这个函数对矩阵元素经行存取
(2)使用指针变量图像
书中给了一个颜色缩减的例子
#include
#include
#include
void colorReduce(cv::Mat &image, int div=) {
int nl= image.rows;
int nc= image.cols * image.channels();
for (int j=0; j
结果图像
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