Mat 像素的获取

Mat 像素的获取 OpenCV 库提供了多种方式来获取图像的像素值，包括使用 Mat 对象的地址定位和使用 Mat::at 函数。下面将详细介绍这两种方法。 使用 Mat 对象的地址定位 在 OpenCV 中，Mat 对象的数据存储在 data 成员变量中，该变量是一个指向像素值的指针。通过计算数据地址，可以直接访问像素值。下面是一个示例代码，展示了如何使用 Mat 对象的地址定位获取像素值： ```cpp Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col < 400; col++) { for (int row = 195; row < 205; row++) { cout << (int)(*(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col)) << " ==>"; *(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col) = 255; cout << (int)(*(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col)) << endl; } } ``` 在上面的代码中，我们首先创建了一个 400x400 的灰度图像，然后使用两个循环遍历图像的像素，获取每个像素的地址，并将其设置为 255。 使用 Mat::at 函数 Mat::at 函数是一个重载函数，用于访问 Mat 对象的元素。该函数可以接受多个参数，包括行号、列号和通道号。下面是一个示例代码，展示了如何使用 Mat::at 函数获取像素值： ```cpp Mat img = imread("lena.jpg"); for (int row = 0; row < img.rows; row++) { for (int col = 0; col < img.cols; col++) { Vec3b &pixel = img.at<Vec3b>(row, col); if (pixel[2] > 128) { pixel[0] = 255; pixel[1] = 255; pixel[2] = 255; } } } ``` 在上面的代码中，我们首先加载了一幅图像，然后使用 Mat::at 函数遍历图像的每个像素。如果红色通道的值大于 128，我们将该像素设置为白色。 从上面的代码可以看出，使用 Mat 对象的地址定位可以快速地访问像素值，但是需要了解 Mat 对象的内部结构和数据存储格式。使用 Mat::at 函数则更加简单和安全，但是可能会带来一些性能损失。 OpenCV 库提供了多种方式来获取图像的像素值，开发者可以根据实际情况选择合适的方法。