矩阵的掩膜操作
主要内容
- 获取图像像素指针
- 掩膜操作
获取图像像素指针
Mat.ptr(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(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（-100），返回 0。
- saturate_cast（100），返回100。
- saturate_cast（288），返回255。
这个函数可以确保RGB的值的范围再0-255之间。
矩阵掩膜操作
说的简单一点就是：图像是像素集合到一起的产物，那么我们的掩膜操作就是找到一个3*3的矩阵中的中心点像素，将他的上下左右加起来，再用中间像素的五倍去减，然后赋值给中间像素。
代码示例：
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); const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1); uchar* output = dst.ptr<uchar>(row); for (int col = offsetx; col < cols; col++) { output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col- offsetx] + current[col+ offsetx] + previous[col] + next[col])); } }
filter2D()函数
定义掩膜：
Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); 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。
这个代码的效果与上面的代码效果是相同的。
