Цикл через пиксели с opencv

Ответ 1

Если вы используете С++, используйте С++-интерфейс opencv, а затем вы можете получить доступ к членам через http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.html#the-efficient-way или используя cv:: Mat:: at(), например.

Ответ 2

cv:: Mat предпочтительнее IplImage, потому что он упрощает ваш код

cv::Mat img = cv::imread("lenna.png");
for(int i=0; i<img.rows; i++)
    for(int j=0; j<img.cols; j++) 
        // You can now access the pixel value with cv::Vec3b
        std::cout << img.at<cv::Vec3b>(i,j)[0] << " " << img.at<cv::Vec3b>(i,j)[1] << " " << img.at<cv::Vec3b>(i,j)[2] << std::endl;

Это предполагает, что вам нужно использовать значения RGB вместе. Если вы этого не сделаете, вы можете использовать cv:: split для каждого канала отдельно. См. Ответ на etarion для ссылки с примером.

Кроме того, в моих случаях вам просто нужно изображение в сером цвете. Затем вы можете загрузить изображение в оттенках серого и получить к нему доступ в виде массива uchar.

cv::Mat img = cv::imread("lenna.png",0);
for(int i=0; i<img.rows; i++)
    for(int j=0; i<img.cols; j++)
        std::cout << img.at<uchar>(i,j) << std::endl;

UPDATE: использование split для получения 3-х каналов

cv::Mat img = cv::imread("lenna.png");
std::vector<cv::Mat> three_channels = cv::split(img);

// Now I can access each channel separately
for(int i=0; i<img.rows; i++)
    for(int j=0; j<img.cols; j++)
        std::cout << three_channels[0].at<uchar>(i,j) << " " << three_channels[1].at<uchar>(i,j) << " " << three_channels[2].at<uchar>(i,j) << std::endl;

// Similarly for the other two channels

UPDATE: благодаря entarion для определения ошибки, которую я представил при копировании и вставке из примера cv:: Vec3b.

Ответ 3

Начиная с OpenCV 3.0, существует официальный и быстрый способ запускать функцию по всему пикселю в cv:: Mat.

void cv:: Mat:: forEach (const Functor & operation)

Если вы используете эту функцию, операция выполняется на многоядерном ядре автоматически.

Раскрытие информации: я являюсь разработчиком этой функции.

Ответ 4

Документы показывают хорошо написанное сравнение различных способов итерации над изображением Mat здесь.

Самый быстрый способ - использовать указатели стиля C. Вот код, скопированный из документов:

Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table)
{
// accept only char type matrices
CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));

int channels = I.channels();

int nRows = I.rows;
int nCols = I.cols * channels;

if (I.isContinuous())
{
    nCols *= nRows;
    nRows = 1;
}

int i,j;
uchar* p;
for( i = 0; i < nRows; ++i)
{
    p = I.ptr<uchar>(i);
    for ( j = 0; j < nCols; ++j)
    {
        p[j] = table[p[j]];
    }
}
return I;
}

Доступ к элементам с помощью at происходит довольно медленно.

Обратите внимание, что если ваша операция может быть выполнена с использованием таблицы поиска, встроенная функция LUT на сегодняшний день является самой быстрой (также описанной в документах).

Ответ 5

Если вы хотите изменить RGB-пиксели один за другим, приведенный ниже пример поможет!

void LoopPixels(cv::Mat &img) {
    // Accept only char type matrices
    CV_Assert(img.depth() == CV_8U);

    // Get the channel count (3 = rgb, 4 = rgba, etc.)
    const int channels = img.channels();
    switch (channels) {
    case 1:
    {
        // Single colour
        cv::MatIterator_<uchar> it, end;
        for (it = img.begin<uchar>(), end = img.end<uchar>(); it != end; ++it)
            *it = 255;
        break;
    }
    case 3:
    {
        // RGB Color
        cv::MatIterator_<cv::Vec3b> it, end;
        for (it = img.begin<cv::Vec3b>(), end = img.end<cv::Vec3b>(); it != end; ++it) {
            uchar &r = (*it)[2];
            uchar &g = (*it)[1];
            uchar &b = (*it)[0];
            // Modify r, g, b values
            // E.g. r = 255; g = 0; b = 0;
        }
        break;
    }
    }
}