openCV - 2. 矩阵的掩膜操作

获取图像像素指针

• CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);
• Mat.ptr<uchar>(int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引 i 表示第几行，从0开始计行数。
• 获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr<uchar>(row );
• 获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col]

像素范围处理 saturate_cast<uchar>

• saturate_cast<uchar>（-100），返回 0。
• saturate_cast<uchar>（288），返回255
• saturate_cast<uchar>（100），返回100
• 这个函数的功能是确保RGB值得范围在0~255之间

掩膜操作实现图像对比度调整

红色是中心像素，从上到下，从左到右对每个像素做同样的处理操作，得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象

函数调用filter2D功能

1. 定义掩膜：``Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);``

2.  ``filter2D( src, dst, src.depth(), kernel );``其中src与dst是Mat类型变量、src.depth表示位图深度，有32、24、8等

代码演示

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <iostream>

#include <math.h>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {

  // 加载图片

	Mat src, dst;

	src = imread("D:/vcprojects/images/test.png");

	if (!src.data) {

		printf("could not load image...\n");

		return -1;

	}

	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	imshow("input image", src);

	int cols = (src.cols-1) * src.channels();

	int offsetx = src.channels();

	int rows = src.rows;

	dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());

	for (int row = 1; row < (rows - 1); row++) {

		const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);

		const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);     // 获取当前行指针

		const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);

		uchar* output = dst.ptr<uchar>(row);

		for (int col = offsetx; col < cols; col++) {    // 像素范围处理

			output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col- offsetx] + current[col+ offsetx] + previous[col] + next[col]));

		}

	}

	double t = getTickCount();

  // 调用filter2D

	Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0,   // 定义掩膜

                                   -1, 5, -1,

                                    0, -1, 0);

	filter2D(src, dst, src.depth(), kernel); // 相关参数

	double timeconsume = (getTickCount() - t) / getTickFrequency();

	printf("tim consume %.2f\n", timeconsume);

	namedWindow("contrast image demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	imshow("contrast image demo", dst);

	waitKey(0);

	return 0;

}