对图像的像素进行访问，可以实现空间增强，反色，大部分图像特效系列都是基于像素操作的。图像容器Mat是一个矩阵的形式，一般情况下是二维的。单通道灰度图一般存放的是<uchar>类型，其数据存放格式如下：
多通道的图像中，每列并列存放通道数量的子列，如RGB三通道彩色图：
注意通道的顺序为BGR。通常在内存足够大的情况下，图像的每一行是连续存放的，亦即在内存上图像的所有数据组成一个一维向量，这种情况下，在访问时将更快捷。可用成员函数isContinuous()来判断Mat图像在内存中是否为连续存储的。
清楚了图像在内存中的存储方式，下面对像素值操作：在只对深度为8bit字节型图像操作的前提下，导入一幅彩色图像，将其像素值变换为对255的补数。如原像素值为55，则变换为255-55=200。
使用一映射表来完成该转换：
uchar mapTable[];//mapping table:mapTable[pixel_value_before]=255-pixel_value_before;
for (int i = ; i < ; i++)
mapTable[i] = - i;
数组mapTable中装入的即是原像素值变换后的像素值。
可用如下方法对像素值进行操作：
1、指针的方式
//通过ptr和[]访问像素的值
void transformImageMethodOne(Mat& pSrcImg, const uchar* const table)
{
CV_Assert(pSrcImg.depth() != sizeof(uchar));//if the statement is false,then return a wrong message
int nchannels = pSrcImg.channels();
int nrows = pSrcImg.rows;//矩阵的行数
int ncols = pSrcImg.cols*nchannels;//矩阵的总列数=列数*nchannels
if (pSrcImg.isContinuous())//isContinuous()函数用于判断矩阵是否连续，若连续，相当于只需要遍历一个一维数组
{
cout << "only one row!" << endl;
ncols *= nrows;
nrows = ;//一维数组
}
//traverse pixel values
for (int i = ; i < nrows; i++)
{
uchar* ptr = pSrcImg.ptr<uchar>(i);//获取行地址
for (int j = ; j < ncols; j++)
ptr[j] = table[ptr[j]];//修改像素值
}
// return pSrcImg;
}
如代码所示，我们获取每一行开始处的指针，然后遍历至该行末尾。如果矩阵是连续存储的，则只需请求一次指针即可。
2、或者，也可以借助Mat的成员data。
data会从Mat中返回指向矩阵的首地址。通过遍历data来扫描整个图像。具体操作如下：
//通过ptr和[]访问像素的值（使用到了Mat的成员data）
void transformImageMethodTwo(Mat& pSrcImg, const uchar* const table)
{
CV_Assert(pSrcImg.depth() != sizeof(uchar));//if the statement is false,then return a wrong message
int nchannels = pSrcImg.channels();
int nrows = pSrcImg.rows;
int ncols = pSrcImg.cols*nchannels;
//traver pixel values
uchar* ptr = pSrcImg.data;//指向矩阵的首地址
for (int i = ; i < ncols*nrows; i++)
*ptr++ = table[*ptr];//*ptr++是先取出*p的值，然后让p++ }
3、使用迭代器
使用迭代器的方法，仅仅需要获得图像矩阵的begin和end，然后从begin迭代至end，将操作符*添加至迭代指针前，即可访问当前指向的内容。
//使用迭代器访问像素的值
void transformImageMethodThree(Mat& pSrcImg, const uchar* const table)
{
CV_Assert(pSrcImg.depth() != sizeof(uchar));//if the statement is false,then return a wrong message
const int nchannels = pSrcImg.channels();
switch (nchannels)
{
case :
{
MatIterator_<uchar> it, end;
for (it = pSrcImg.begin<uchar>(), end = pSrcImg.end<uchar>(); it != end; it++)
*it = table[*it];
break;
}
case :
{
MatIterator_<Vec3b> it, end;
for (it = pSrcImg.begin<Vec3b>(), end = pSrcImg.end<Vec3b>(); it != end; it++)
{
(*it)[] = table[(*it)[]];
(*it)[] = table[(*it)[]];
(*it)[] = table[(*it)[]];
}
break;
}
default:break;
} }
注意：这里对3通道的图像进行操作的时候，使用到了Vec3b。Vec3b作为一个对三元向量的数据结构，用在这里正好是能够表示RGB的三个分量。如果对于彩色图像，仍然使用uchar的话，则只能获得3通道中的B分量。
4、动态地址访问
这种方法在需要连续扫描所有点的应用场景时效率较低，因为它更适用于随机访问。这种方法最基本的用途是访问任意的某一行某一列：
//使用动态地址访问像素的值
void transformImageMethodFour(Mat& pSrcImg, const uchar* const table)
{
CV_Assert(pSrcImg.depth() != sizeof(uchar));//if the statement is false,then return a wrong message
const int nchannels = pSrcImg.channels();
const int nrows = pSrcImg.rows;
const int ncols = pSrcImg.cols;
switch (nchannels)
{
case :
{
for (int i = ; i < nrows;i++)
for (int j = ; j < ncols; j++)
pSrcImg.at<uchar>(i, j) = table[pSrcImg.at<uchar>(i, j)];
break;
}
case :
{
Mat_<Vec3b> _pSrcImg = pSrcImg;
for (int i = ; i < nrows;i++)
for (int j = ; j < ncols; j++)
{
_pSrcImg(i, j)[] = table[_pSrcImg(i, j)[]];
_pSrcImg(i, j)[] = table[_pSrcImg(i, j)[]];
_pSrcImg(i, j)[] = table[_pSrcImg(i, j)[]];
}
// pSrcImg = _pSrcImg;
break;
}
default:break;
}
}
测试代码：
/*
@author:CodingMengmeng
@theme:read the image pixel values by Mat
@time:2017-3-16 23:06:40
@blog:http://www.cnblogs.com/codingmengmeng/
*/
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv; //通过ptr和[]访问像素的值
void transformImageMethodOne(Mat& pSrcImg, const uchar* const table)
{
CV_Assert(pSrcImg.depth() != sizeof(uchar));//if the statement is false,then return a wrong message
int nchannels = pSrcImg.channels();
int nrows = pSrcImg.rows;//矩阵的行数
int ncols = pSrcImg.cols*nchannels;//矩阵的总列数=列数*nchannels
if (pSrcImg.isContinuous())//isContinuous()函数用于判断矩阵是否连续，若连续，相当于只需要遍历一个一维数组
{
cout << "only one row!" << endl;
ncols *= nrows;
nrows = ;//一维数组
}
//traverse pixel values
for (int i = ; i < nrows; i++)
{
uchar* ptr = pSrcImg.ptr<uchar>(i);//获取行地址
for (int j = ; j < ncols; j++)
ptr[j] = table[ptr[j]];//修改像素值
}
// return pSrcImg;
}
//通过ptr和[]访问像素的值（使用到了Mat的成员data）
void transformImageMethodTwo(Mat& pSrcImg, const uchar* const table)
{
CV_Assert(pSrcImg.depth() != sizeof(uchar));//if the statement is false,then return a wrong message
int nchannels = pSrcImg.channels();
int nrows = pSrcImg.rows;
int ncols = pSrcImg.cols*nchannels;
//traver pixel values
uchar* ptr = pSrcImg.data;//指向矩阵的首地址
for (int i = ; i < ncols*nrows; i++)
*ptr++ = table[*ptr];//*ptr++是先取出*p的值，然后让p++ }
//使用迭代器访问像素的值
void transformImageMethodThree(Mat& pSrcImg, const uchar* const table)
{
CV_Assert(pSrcImg.depth() != sizeof(uchar));//if the statement is false,then return a wrong message
const int nchannels = pSrcImg.channels();
switch (nchannels)
{
case :
{
MatIterator_<uchar> it, end;
for (it = pSrcImg.begin<uchar>(), end = pSrcImg.end<uchar>(); it != end; it++)
*it = table[*it];
break;
}
case :
{
MatIterator_<Vec3b> it, end;
for (it = pSrcImg.begin<Vec3b>(), end = pSrcImg.end<Vec3b>(); it != end; it++)
{
(*it)[] = table[(*it)[]];
(*it)[] = table[(*it)[]];
(*it)[] = table[(*it)[]];
}
break;
}
default:break;
} }
//使用动态地址访问像素的值
void transformImageMethodFour(Mat& pSrcImg, const uchar* const table)
{
CV_Assert(pSrcImg.depth() != sizeof(uchar));//if the statement is false,then return a wrong message
const int nchannels = pSrcImg.channels();
const int nrows = pSrcImg.rows;
const int ncols = pSrcImg.cols;
switch (nchannels)
{
case :
{
for (int i = ; i < nrows;i++)
for (int j = ; j < ncols; j++)
pSrcImg.at<uchar>(i, j) = table[pSrcImg.at<uchar>(i, j)];
break;
}
case :
{
Mat_<Vec3b> _pSrcImg = pSrcImg;
for (int i = ; i < nrows;i++)
for (int j = ; j < ncols; j++)
{
_pSrcImg(i, j)[] = table[_pSrcImg(i, j)[]];
_pSrcImg(i, j)[] = table[_pSrcImg(i, j)[]];
_pSrcImg(i, j)[] = table[_pSrcImg(i, j)[]];
}
// pSrcImg = _pSrcImg;
break;
}
default:break;
}
}
int main(void)
{
string imgName = "Route66.jpg";
Mat img = imread(imgName);
Mat imgCopy1 = img.clone();
Mat imgCopy2 = img.clone();
Mat imgCopy3 = img.clone();
Mat imgCopy4 = img.clone();
uchar mapTable[];//mapping table:mapTable[pixel_value_before]=255-pixel_value_before;
for (int i = ; i < ; i++)
mapTable[i] = - i;
imshow("SRCIMAGE", img);
transformImageMethodOne(imgCopy1, mapTable);
imshow("TRANSFORMIMAGE_USE_METHOD1", imgCopy1);
transformImageMethodTwo(imgCopy2, mapTable);
imshow("TRANSFORMIMAGE_USE_METHOD2", imgCopy2);
transformImageMethodThree(imgCopy3, mapTable);
imshow("TRANSFORMIMAGE_USE_METHOD3", imgCopy3);
transformImageMethodFour(imgCopy4, mapTable);
imshow("TRANSFORMIMAGE_USE_METHOD4", imgCopy4);
waitKey();
return ;
}
运行结果：
原图：
变换效果图：
以上。