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王小二的博客

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【转载】opencv访问图像元素  

2013-03-26 17:41:03|  分类: 专业相关 |  标签: |举报 |字号 订阅

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本文转载自bobball《opencv访问图像元素》
IPL图像头:

typedef struct _IplImage
    {
        int  nSize;         /* IplImage大小 */
        int  ID;            /* 版本 (=0)*/
        int  nChannels;     /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个信道 */
        int  alphaChannel;  /* 被OpenCV忽略 */
        int  depth;         /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
                               IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */
        char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */
        char channelSeq[4]; /* 同上 */
        int  dataOrder;     /* 0 - 交叉存取颜色信道, 1 - 分开的颜色信道.
                               只有cvCreateImage可以创建交叉存取图像 */
        int  origin;        /* 0 - 顶—左结构,
                               1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */
        int  align;         /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它,使用 widthStep 代替 */
        int  width;         /* 图像宽像素数 */
        int  height;        /* 图像高像素数*/
        struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */
        struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */
        void  *imageId;     /* 同上*/
        struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/
        int  imageSize;     /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep),单位字节*/
        char *imageData;  /* 指向排列的图像数据 */
        int  widthStep;   /* 排列的图像行大小,以字节为单位 */
        int  BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */
        int  BorderConst[4]; /* 同上 */
        char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构(不是必须排列的),是为了纠正图像内存分配准备的 */
    }
    IplImage;



更全面的:
怎么访问图像元素


(坐标起点相对于图像原点 image origin 从 0 开始,或者是左上角 (img->origin=IPL_ORIGIN_TL) 或者是左下角 (img->origin=IPL_ORIGIN_BL) 


假设有 8-bit 1-通道的图像 I (IplImage* img): 
I(x,y) ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x]


假设有 8-bit 3-通道的图像 I (IplImage* img): 
I(x,y)blue ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3]
I(x,y)green ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+1]
I(x,y)red ~ ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+2]


如果增加点 (100,100) 的亮度 30 ,那么可以: 
CvPoint pt = {100,100};
((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3] += 30;
((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3+1] += 30;
((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[pt.x*3+2] += 30;


或者更有效的 
CvPoint pt = {100,100};
uchar* temp_ptr = &((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*pt.y))[x*3];
temp_ptr[0] += 30;
temp_ptr[1] += 30;
temp_ptr[2] += 30;

假设有 32-bit 浮点数, 1-通道 图像 I (IplImage* img): 
I(x,y) ~ ((float*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x]


现在,通用方法:假设有 N-通道,类型为 T 的图像:
I(x,y)c ~ ((T*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*N + c]
或者你可使用宏 CV_IMAGE_ELEM( image_header, elemtype, y, x_Nc )
I(x,y)c ~ CV_IMAGE_ELEM( img, T, y, x*N + c )

也有针对各种图像(包括 4-通道)和矩阵的函数(cvGet2D, cvSet2D), 但是它们都很慢.

int main(int argc, char* argv[])
{

    IplImage *img=cvLoadImage("c://fruitfs.bmp",1);
    CvScalar s;
    for(int i=0;i<img->height;i++){
        for(int j=0;j<img->width;j++){
        s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
        printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);
        s.val[0]=111;
        s.val[1]=111;
        s.val[2]=111;
        cvSet2D(img,i,j,s);//set the (i,j) pixel value
        }
    }
    cvNamedWindow("Image",1);

    cvShowImage("Image",img);
    cvWaitKey(0); //等待按键

    cvDestroyWindow( "Image" );//销毁窗口
    cvReleaseImage( &img ); //释放图像

    return 0;
}

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