OpenCV揭秘：像专家一样精通图像的属性与像素奥秘

2023-01-10 11:00:17

踏上 Opencv 图像属性与像素之旅

一、揭秘 Mat 的属性与方法

Mat ，OpenCV 图像处理的基石，拥有丰富的属性和方法，助您轻松掌控图像数据。

rows 和 cols： 图像的行数和列数，掌握图像尺寸的第一步。
type： 像素数据的类型，多种选择满足不同需求。
data： 图像数据存储的地址，开启像素值探索之门。
at() 和 ptr()： 像素值访问的利器，点亮图像细节。
push_back() 和 pop_back()： 图像扩展与缩减，灵活应对图像变化。

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

  // 获取图像尺寸
  std::cout << "Rows: " << image.rows << std::endl;
  std::cout << "Cols: " << image.cols << std::endl;

  // 获取像素类型
  std::cout << "Type: " << image.type() << std::endl;

  // 访问像素值
  cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(100, 100);
  std::cout << "Blue: " << static_cast<int>(pixel[0]) << std::endl;
  std::cout << "Green: " << static_cast<int>(pixel[1]) << std::endl;
  std::cout << "Red: " << static_cast<int>(pixel[2]) << std::endl;

  return 0;
}

二、像素类型知多少

图像由像素组成，而像素类型决定了图像的存储方式和显示效果。OpenCV 为您提供了多种像素类型，满足不同场景所需：

CV_8UC1： 单通道 8 位无符号整数，黑白图像的简约选择。
CV_8UC3： 三通道 8 位无符号整数，彩色图像的经典之选。
CV_32FC1： 单通道 32 位浮点数，高精度图像处理的利器。
CV_32FC3： 三通道 32 位浮点数，精确色彩再现的典范。

三、图像遍历方式大揭秘

探索图像像素的奥秘，掌握图像遍历方式必不可少。OpenCV 为您提供了多种遍历方式，满足不同算法和需求：

直接遍历： 从左到右，从上到下，像素逐个扫描。
逐行遍历： 一行一行地遍历图像，让图像分行探索。
逐列遍历： 一列一列地遍历图像，让图像分列纵览。
区域遍历： 自定义感兴趣区域，专注局部像素探索。

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

  // 直接遍历
  for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
    for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
      cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(i, j);
      // ...
    }
  }

  // 逐行遍历
  for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
    cv::Vec3b* rowPtr = image.ptr<cv::Vec3b>(i);
    for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
      cv::Vec3b pixel = rowPtr[j];
      // ...
    }
  }

  return 0;
}

四、像素值统计知多少

像素值统计，洞悉图像整体特征和分布情况。OpenCV 为您提供了丰富的统计函数，助您轻松掌握图像的奥秘：

mean()： 计算图像像素值的平均值，了解图像整体亮度。
stddev()： 计算图像像素值的标准差，探索图像亮度的波动情况。
minMaxLoc()： 找出图像中最亮和最暗的像素，发现图像的极值分布。
threshold()： 根据阈值二值化图像，黑白分明，清晰可见。

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

  // 计算平均值和标准差
  cv::Scalar mean, stddev;
  cv::meanStdDev(image, mean, stddev);
  std::cout << "Mean: " << mean << std::endl;
  std::cout << "Stddev: " << stddev << std::endl;

  // 找出最亮和最暗的像素
  cv::Point minLoc, maxLoc;
  double minVal, maxVal;
  cv::minMaxLoc(image, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);
  std::cout << "Min: " << minVal << " at (" << minLoc.x << ", " << minLoc.y << ")" << std::endl;
  std::cout << "Max: " << maxVal << " at (" << maxLoc.x << ", " << maxLoc.y << ")" << std::endl;

  return 0;
}