【opencv4.3.0教程】07之像素基本操作 2 读写像素

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2023-02-09 13:24 25阅读 0赞

**目录**

一、前言

二、温故知新——像素基本操作

1、获取像素指针

1.灰度图

2.彩色图像

2、像素范围处理

三、读写像素

1、读像素

2、写像素

四、代码实战

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# 一、前言 #

从上一篇文章开始，我们走进了像素操作的世界，然后我们讲解了最基本的像素操作，为什么是最基本的呢？

我们做像素操作，无非就是获取到像素，然后修改像素，然后展示效果。这些步骤里面，都需要通过像素指针去进行操作，然后操作过程中，要保证像素范围是在合法区域的。也就是不管什么操作，都需要基于我们昨天讲的两个最基本操作。

今天我们要讲的是读写像素，就是在获取到图像像素指针之后的两个基本操作。让我们一起，复习一下上一篇文章讲的基本操作，然后一起走进今天的内容吧！

# 二、温故知新——像素基本操作 #

## 1、获取像素指针 ##

获取像素指针包括获取灰度图像像素指针和彩色图像像素指针。

### 1.灰度图 ###

对于灰度图，我们有如下两种方式获取像素指针：

> 一种是以行列坐标访问，前面是行，后面是列；
> 
> 一种是以点坐标访问，前面是x轴，后面是y轴；

src_gray.at<uchar>(y, x); //行在前，列在后，y表示行，x表示列
    src_gray.at<uchar>(Point(x, y));

### **2.彩色图像** ###

对于彩色图像，我们要使用一个类型Vec3b来获取三个通道的数值，然后分别赋给三个整型变量，或者直接赋值给Scalar类型数据：

Vec3b BGR = src.at<Vec3b>(row, col);
    	int B = BGR.val[0];
    	int G = BGR.val[1];
    	int R = BGR.val[2];
    	Scalar BGR1 = src.at<Vec3b>(Point(col, row));

## 2、像素范围处理 ##

然后我们需要考虑像素范围是0-255，所以我们要控制像素范围，在OpenCV中，我们使用下面的API来控制范围，遵循的原则如下：

> 小于0，返回值为0；
> 
> 大于255，返回值为255；
> 
> 其他，返回其本身。

saturate_cast<uchar>(number);

# 三、读写像素 #

## 1、读像素 ##

读像素比较简单，其实我们在讲获取像素指针的时候，就不可避免的要涉及到读像素。因为只有我们定义的像素指针成功读取到像素，我们才能知道我们定义的像素指针是没有问题的。所以我们在讲像素指针的实战时候，其实就是在读像素。

读像素的操作包括如下：

> 1.加载图像；
> 
> 2.使用像素指针获取像素；
> 
> 3.获取每个通道的值；

对于灰度图像来说，因为只有一个通道，我们可以将最后两步合并，直接将像素指针的值赋给int类型的数据就获取到了通道的值。

## 2、写像素 ##

当我们可以读取到像素的时候，那我们最先能想到的操作应该就是修改像素了吧。

写像素是像素操作中最基本的操作，就是通过赋值的方式直接修改像素值。

//灰度图像
    image.at<uchar>(y, x) = 123;  
     
    //彩色图像
    image.at<Vec3b>(y,x)[0]=0; // blue
    image.at<Vec3b>(y,x)[1]=0; // green
    image.at<Vec3b>(y,x)[2]=255; // red

当然，如果我们想修改一幅图像上的全部像素值，我们还可以选择一个更为直接的方法，使用Scalar直接修改图像的全部像素颜色。

src = Scalar(0, 0, 255);

# 四、代码实战 #

为了方便大家对上面知识有更加深刻的理解，我们通过一个实例来感受一下：

我们对一幅彩色图像的像素进行读取和修改，看一下他们的效果：

Mat src = imread("./image/sign.png");
    	if (!src.data)
    	{
    		cout << "ERROR : could not load image.\n";
    		return -1;
    	}
    	imshow("init_src", src);
    	//读像素
    	for (int i = 0; i < src.rows; i+= src.rows/5)
    	{
    		for (int j = 0; j < src.cols; j+= src.cols / 5)
    		{
    			Vec3b BGR = src.at<Vec3b>(i, j);
    			int B = BGR.val[0];
    			int G = BGR.val[1];
    			int R = BGR.val[2];	
    			cout << "[" << B << ", " << G << ", " << R << "]\t";
    		}
    		cout << endl;
    	}
            //写像素
    	for (int i = 0; i < src.rows; i += 5)
    	{
    		for (int j = 0; j < src.cols; j += 5)
    		{
    			src.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0;
    			src.at<Vec3b>(i, j)[1];
    			src.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0;
    		}
    	}
    	
    	imshow("new_src", src);

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_FF47FF_t_70][]

如果我们修改第一通道和第三通道的像素值，图片就会如下所示（隔点修改像素值）：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_FF47FF_t_70 1][] 图上出现一些密密麻麻的小点

如果我们图片上的全部像素值修改：

//写像素
    	for (int i = 0; i < src.rows; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < src.cols; j++)
    		{
    			src.at<Vec3b>(i, j)[0];
    			src.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0;
    			src.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0;
    		}
    	}

那我们得到的图片是：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_F74FFF_t_70][]

大家也可以自己随心修改一些像素值看一下效果呀！

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_FF47FF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200519115000323.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg==,size_66,color_FF47FF,t_70
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