Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

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

// 读取jpg图像像素rgb值.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <windows.h> #include <gdiplus.h> #pragma comment(lib, "gdiplus.lib") using nam

转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 在<OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook>看到的例子,非常不错,算是对之前的文章<访问Mat图像中每个像素的值>的回顾和补充. Color Reduce 还是使用经典的Reduce Color的例子,即对图像中的像素表达进行量化.如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色,通

参考:[OpenCV]访问Mat中每个像素的值(新)   膜拜大佬 以下例子代码均针对8位单通道灰度图. 1 .ptr和[]操作符 Mat最直接的访问方法是通过.ptr<>函数得到一行的指针,并用[]操作符访问某一列的像素值. Mat image(rows,cols,CV_8UC1); ; j<image.rows; j++) { uchar* pdata= image.ptr<uchar>(j); ; i<image.cols; i++) { uchar data=p

opencv2.1版本之前使用IplImage*数据结构来表示图像,2.1之后的版本使用图像容器Mat来存储.IplImage结构体如下所示. 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 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度

先简单介绍下什么是OpenCVsharp,内容取自百度百科 OpenCvSharp是一个OpenCV的.Net wrapper,应用最新的OpenCV库开发,使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV,有详细的使用样例供参考.该库采用LGPL发行,对商业应用友好.使用OpenCvSharp,可用C#,VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法. 下面进入正题: 代码实现目的: 通过获取像素值然后进行判断,最终

opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0); CvScalar pixel; for (int i = 0; i < img->height; ++i) {     for (int j = 0; j < img->width; ++j)      {         //获得像素的RGB值并显示 pixel = cvGet2D(img, i, j);           pr

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7557063

说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标(也就是编程中的pic.rows那行).x2同理. 3. 如果所

灰度图像${\rm{M}} \times {\rm{N}}$的像素矩阵值为0~255,像素值越大越亮.${{\rm{I}}_{{\rm{i}}{\rm{j}}}}$,i表示行的位置,j 表示列的位置即i行j列.RGB图像在Opencv中内存顺序为:BGR三个通道. 获取像素的方式有三种:代码如下 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void

0x00 原理 利用一张图片事先画好的图片(以下称为蒙板),盖在要被裁剪的的图片上,然后遍历蒙板上的像素点,修改被裁剪图片对应位置的像素的色值即可得到一些我们想要的不规则图片了(比如人脸) 0x01 代码实现(UIImage分类) #define Mask8(x) ( (x) & 0xFF ) #define R(x) ( Mask8(x) ) #define G(x) ( Mask8(x >> 8 ) ) #define B(x) ( Mask8(x >> 16) ) #

在编写使用栅格图层的代码时,常常要获取栅格图层的像素值(PixelValue).如果想获取某一点的像素值,可以使用IRaster2中的getPixelValue方法.但如果想要获得的是图层中的某一块甚至整个图层,那么用getPixelValue方法就太过缓慢了. 如果利用IRasterCursor.IPixelBlock3接口,从内存入手,速度就会加快很多.说一下我对他们的理解.首先应用IRaster2中的CreateCursorEx方法实现一个IRasterCursor接口.根据传入的参数,系

我之前在网上看过一个插件叫做出JScolor   颜色拾取器  说白了就是通过1*1PX的DOM设置颜色值通过JS来获取当前鼠标点击位置DOM的颜色值. 自从HTML5 画布出来之后.就有更好的方法来获取了,比方郭阿里巴巴ICON矢量库 用的SVG和渐变来进行绘制: 我昨天用Canvas来绘制了一下.由于Canvas有现成的方法getImageData(x,y,width,height);这种方法返回一个属性data数组,也就是CanvasPixelArray 1个像素分别有四个值rgba(红,

学习如何在opencv 中用trackbar 函数创建和使用 轨迹条,以及图像对比度,亮度值的动态调整 一.OpenCV中轨迹条(Trackbar)的创建和使用 [1]创建轨迹条-----createTrackbar 函数详解 createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来方便,首先,它往往会和一个回调函数 配合起来使用,先看它的函数原型: ,); 第一个参数,const string&类型的trackbarname,表

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533 [OpenCV入门教程之六] 创建Trackbar & 图像对比度.亮度值调整 标签: opencvvs2010c++图像处理 2014-03-18 21:43 43189人阅读 评论(99) 收藏 举报  分类: [OpenCV](18)    目录(?)[+]   本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_

在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后,接下来我们要做的就对像素进行操作,我们知道了图像的本质就是一个矩阵,那么一个矩阵中存储了那么多的像素,我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作. 这个是原图,接下来的例子都是对这个图片进行操作的. 访问像素出现雪花效果 我们需要有雪花的效果,这里的雪花其实就是一个个白色的点,白色在像素值是255,所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中的一些像素值转成值为255的,如果是彩色的图像的话就是三个通道,那么就是分别对三个通道的值都转

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其

前天闲着没事干,就写了写BMP图像处理,感觉大家还比较感兴趣..所以现在没事,继续更新..这次简单的写了灰度图像二值化..这是什么概念呢? 图像的二值化的基本原理 图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果.即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,特别是在实用的图像处理中,以二值图像处理实现而构成的系统是很多的,要进行二值图像的处理与分析,首先要

关于自适应阈值,可参考:Wellner 自适应阈值二值化算法 一.大津法OTSU(最大类间方差法) 参考:非黑即白——图像分割入门篇之Otsu阈值 自适应阈值分割—大津法(OTSU算法)C++实现 灰度图像的自动阈值分割(Otsu 法) 在实际运用过程中,大津法表现得最稳定,且无需参数,对于现实图像保持了最好的均匀性和形状特性,而且被商业软件GIMP 和学术软件Matlab采纳为自动阈值法. 原理: Otsu分割方法求取阈值是求得使类间方差最大的阈值: 假设待分割图像的像素数为N(就是常说的几百

摘要 我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式,在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式,在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整. 补充: 图像变换可以看成 像素变换--点操作 邻域变换--区域操作(卷积,特征提取,梯度计算等) 对于点操作: q(i,j)=αf(i,j)+β 其中f(i,j)是输入点像素值,q(i,j)是输出点像素值.  1,数组遍历-- at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到