opencv訪問像素的幾種方法

方法一：指針訪問

#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <iostream>  
using namespace std;
using namespace cv;
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
void ShowHelpText();
int main()
{
    //【1】創建原始圖並顯示
    Mat srcImage = imread("C:\\vs_test\\Project7\\x64\\Debug\\1.png");
    imshow("原始圖像", srcImage);

    //【2】按原始圖的參數規格來創建創建效果圖
    Mat dstImage;
    dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果圖的大小、類型與原圖片相同 
    //【3】記錄起始時間
    double time0 = static_cast<double>(getTickCount());

    //【4】調用顏色空間縮減函數
    colorReduce(srcImage, dstImage, 32);

    //【5】計算運行時間並輸出
    time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
    cout << "\t此方法運行時間為： " << time0 << "秒" << endl;  //輸出運行時間

                                                     //【6】顯示效果圖
    imshow("效果圖", dstImage);
    waitKey(0);
}
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{
    //參數准備
    outputImage = inputImage.clone();  //拷貝實參到臨時變量
    int rowNumber = outputImage.rows;  //行數
    int colNumber = outputImage.cols*outputImage.channels();  //列數 x 通道數=每一行元素的個數

                                                              //雙重循環，遍歷所有的像素值
    for (int i = 0; i < rowNumber; i++)  //行循環
    {
        uchar* data = outputImage.ptr<uchar>(i);  //獲取第i行的首地址
        for (int j = 0; j < colNumber; j++)   //列循環
        {
            // ---------【開始處理每個像素】-------------     
            data[j] = data[j] / div*div + div / 2;
            // ----------【處理結束】---------------------
        }  //行處理結束
    }
}

 

 

 

方法二：迭代器

#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <iostream>  
using namespace std;
using namespace cv;

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
void ShowHelpText();
int main()
{
    //【1】創建原始圖並顯示
    Mat srcImage = imread("C:\\vs_test\\Project7\\x64\\Debug\\1.png");
    imshow("原始圖像", srcImage);

    //【2】按原始圖的參數規格來創建創建效果圖
    Mat dstImage;
    dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果圖的大小、類型與原圖片相同 

    //【3】記錄起始時間
    double time0 = static_cast<double>(getTickCount());

    //【4】調用顏色空間縮減函數
    colorReduce(srcImage, dstImage, 32);

    //【5】計算運行時間並輸出
    time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
    cout << "此方法運行時間為： " << time0 << "秒" << endl;  //輸出運行時間

                                                   //【6】顯示效果圖
    imshow("效果圖", dstImage);
    waitKey(0);
}
//-------------------------------------【colorReduce( )函數】-----------------------------
//        描述：使用【迭代器】方法版的顏色空間縮減函數
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{
    //參數准備
    outputImage = inputImage.clone();  //拷貝實參到臨時變量
                                       //獲取迭代器
    Mat_<Vec3b>::iterator it = outputImage.begin<Vec3b>();  //初始位置的迭代器
    Mat_<Vec3b>::iterator itend = outputImage.end<Vec3b>();  //終止位置的迭代器

                                                             //存取彩色圖像像素
    for (; it != itend; ++it)
    {
        // ------------------------【開始處理每個像素】--------------------
        (*it)[0] = (*it)[0] / div*div + div / 2;
        (*it)[1] = (*it)[1] / div*div + div / 2;
        (*it)[2] = (*it)[2] / div*div + div / 2;
        // ------------------------【處理結束】----------------------------
    }
}

 

 

 

 

 

 

方法三：動態地址計算

#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <iostream>  
using namespace std;
using namespace cv;

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div);
void ShowHelpText();

int main()
{
    system("color 9F");
    //【1】創建原始圖並顯示
    Mat srcImage = imread("C:\\vs_test\\Project7\\x64\\Debug\\1.png");
    imshow("原始圖像", srcImage);

    //【2】按原始圖的參數規格來創建創建效果圖
    Mat dstImage;
    dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//效果圖的大小、類型與原圖片相同 

    //【3】記錄起始時間
    double time0 = static_cast<double>(getTickCount());

    //【4】調用顏色空間縮減函數
    colorReduce(srcImage, dstImage, 32);

    //【5】計算運行時間並輸出
    time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
    cout << "此方法運行時間為： " << time0 << "秒" << endl;  //輸出運行時間

                                                   //【6】顯示效果圖
    imshow("效果圖", dstImage);
    waitKey(0);
}


//----------------------------------【colorReduce( )函數】-------------------------------
//          描述：使用【動態地址運算配合at】方法版本的顏色空間縮減函數
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
{
    //參數准備
    outputImage = inputImage.clone();  //拷貝實參到臨時變量
    int rowNumber = outputImage.rows;  //行數
    int colNumber = outputImage.cols;  //列數

                                       //存取彩色圖像像素
    for (int i = 0; i < rowNumber; i++)
    {
        for (int j = 0; j < colNumber; j++)
        {
            // ------------------------【開始處理每個像素】--------------------
            outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[0] / div*div + div / 2;  //藍色通道
            outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[1] / div*div + div / 2;  //綠色通道
            outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = outputImage.at<Vec3b>(i, j)[2] / div*div + div / 2;  //紅是通道
                                                                                                  // -------------------------【處理結束】----------------------------
        }  // 行處理結束     
    }
}

 

 

 可以看出運行時間：指針為0.0045441；迭代器為0.0978657；動態地址運算配合at的時間為0.158708。可以看出指針的執行效率是最高的。