读写图像
1. imread 可以指定加载为灰度或者RGB图像。
imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象，其中
- 第一个参数表示图像文件名称
- 第二个参数，表示加载的图像是什么类型，支持常见的三个参数值
IMREAD_UNCHANGED (<0) 表示加载原图，不做任何改变 IMREAD_GRAYSCALE ( 0)表示把原图作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR (>0) 表示把原图作为RGB图像加载进来
注意：OpenCV支持JPG、PNG、TIFF等常见格式图像文件加载
例如：读名为test2.jpg
// read image Mat image = imread("test2.jpg");
2. imwrite 保存图像文件，类型由扩展名决定。
bool imwrite( const string& filename, InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>() )
- 第一个参数 const String& filename表示需要写入的文件名，必须要加上后缀，比如“123.png”。
- 第二个参数 InputArray img表示Mat类型的图像数据。
- 第三个参数 const std::vector& params表示为特定格式保存的参数编码，它有一个默认值std::vector< int >()，所以一般情况下不用写。
读写像素
读一个GRAY像素点的像素值（CV_8UC1）
Scalar intensity = img.at<uchar>(y, x);
或者
Scalar intensity = img.at<uchar>(Point(x, y));
读一个RGB像素点的像素值
Vec3f intensity = img.at<Vec3f>(y, x); float blue = intensity.val[0]; float green = intensity.val[1]; float red = intensity.val[2];
修改像素值
灰度图像
直接给当前灰度像素点赋值
img.at<uchar>(y, x) = 128;
RGB三通道图像
分别给三条通道赋值就行
img.at<Vec3b>(y,x)[0]=128; // blue img.at<Vec3b>(y,x)[1]=128; // green img.at<Vec3b>(y,x)[2]=128; // red
空白图像赋值
img = Scalar(0);
Scalar相关介绍可以参考我整理的另一篇博文：
https://yangyongli.blog.csdn.net/article/details/121084843
ROI选择
Rect r(10, 10, 100, 100); Mat smallImg = img(r);
Vec3b与Vec3F
Vec3b对应三通道的顺序是blue、green、red的uchar类型数据。
Vec3f对应三通道的float类型数据
把CV_8UC1转换到CV32F1实现如下：
src.convertTo(dst, CV_32F);
案例：图像反处理
自写
单通道反色处理
#include <iostream> #include <math.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) //argumentss 参数；argc命令行参数个数; { Mat src; src = imread("./test2.jpg"); if (src.empty()) { cout << "could not load image ...\n" << endl; return -1; //return 0 成功完成本函数；return -1 未能完成本函数 } namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input image", src); //---------------------------开始 进行功能处理--------------------------------------- //**************************处理单通道的******************************* Mat gray_src; cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY); // 灰度处理 namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("output",gray_src); //图像的宽、高 int height = gray_src.rows; int width = gray_src.cols; //图像进行反色处理---单通道 for (int row=0; row<height; row++) { for (int col=0; col<width; col++) { int gray=gray_src.at<uchar>(row, col); gray_src.at<uchar>(row, col)=255-gray; } } //显示处理后的图像 namedWindow("gray_invert", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("gray_invert", gray_src); //**************************处理单通道的********************************/ waitKey(0); //防止DOS一闪而过 return 0; }
多通道反色处理
#include <iostream> #include <math.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) //argumentss 参数；argc命令行参数个数; { Mat src; src = imread("./test2.jpg"); if (src.empty()) { cout << "could not load image ...\n" << endl; return -1; //return 0 成功完成本函数；return -1 未能完成本函数 } namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input image", src); //---------------------------开始 进行功能处理--------------------------------------- //**************************处理多通道************************************ Mat gray_src, dst; dst.create(src.size(), src.type()); int height = src.rows; int width = src.cols; int nc = src.channels(); for (int row=0; row<height; row++) { for(int col=0; col<width; col++) { if (nc==1) { int gray = gray_src.at<uchar>(row, col); gray_src.at<uchar>(row, col)=255-gray; } else if (nc==3) { int b=src.at<Vec3b>(row, col)[0]; int g=src.at<Vec3b>(row, col)[1]; int r=src.at<Vec3b>(row, col)[2]; dst.at<Vec3b>(row, col)[0]=255-b; dst.at<Vec3b>(row, col)[1]=255-g; dst.at<Vec3b>(row, col)[2]=255-r; } } } // OpenCV自带的颜色 反处理函数 // bitwise_not(src, dst); //反位操作函数 namedWindow("gray_3channels_invert", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("gray_3channels_invert", dst); //****************************处理多通道************************************ //----------------------------结束处理图像--------------------------------------- waitKey(0); //防止DOS一闪而过 return 0; }
OpenCV自带函数
#include <iostream> #include <math.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) //argumentss 参数；argc命令行参数个数; { Mat src; src = imread("./test2.jpg"); if (src.empty()) { cout << "could not load image ...\n" << endl; return -1; //return 0 成功完成本函数；return -1 未能完成本函数 } namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input image", src); //---------------------------开始 进行功能处理--------------------------------------- //**************************处理多通道************************************ Mat dst; dst.create(src.size(), src.type()); //OpenCV自带的颜色 反处理函数 bitwise_not(src, dst); //反位操作函数 namedWindow("gray_3channels_invert", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("gray_3channels_invert", dst); //****************************处理多通道************************************ //----------------------------结束处理图像--------------------------------------- waitKey(0); //防止DOS一闪而过 return 0; }
