C++之OpenCV入门到提高005：005 图像操作

一、介绍
　　　　今天是这个系列《C++之 Opencv 入门到提高》得第五篇文章。这篇文章也不难，介绍如何图像的基本操作，比如：读取一张图片的像素值，如何修改一张图片中的像素值，如何读取一张图片，如何保存一张图片等等，这都是基础，为以后的学习做好铺垫。虽然操作很简单，但是背后有很多东西需要我们深究，才能做到知其然知其所以然。OpenCV 具体的简介内容，我就不多说了，网上很多，大家可以自行脑补。
　　　　OpenCV 的官网地址：https://opencv.org/，组件下载地址：https://opencv.org/releases/。
　　　　OpenCV 官网学习网站：https://docs.opencv.ac.cn/4.10.0/index.html

　　　　我需要进行说明，以防大家不清楚，具体情况我已经罗列出来。
　　　　　　　　操作系统：Windows Professional 10（64位）
　　　　　　　　开发组件：OpenCV – 4.10.0
　　　　　　　　开发工具：Microsoft Visual Studio Community 2022 (64 位) - Current版本 17.8.3
　　　　　　　　开发语言：C++（VC16）

二、知识学习
　　　　这些都是图像的基本操作，所以并不会很难，但是这也是学好 openCV的基础。内容很简单，就不说过多的废话了，所有讲解都在代码的注释中。

#include <opencv2/opencv.hpp>   2 #include <iostream>   3 #include <math.h>   4    5 using namespace std;   6 using namespace cv;   7    8 /// <summary>   9 /// 图像的操作  10 /// 1、读写图像  11 /// 2、读写像素  12 /// 3、修改像素值  13 /// </summary>  14 /// <returns></returns>  15 int main()  16 {  17     //1、读写图像  18     //1.1、imread 可以指定加载灰度或者 RGB 图像  19     //1.2、imwrite 可以保存图像，类型由扩展名决定。  20     Mat src;  21     src = imread("D:\360MoveData\Users\Administrator\Desktop\TestImage\demo-gril.png", IMREAD_UNCHANGED);  22     if (src.empty())  23     {  24         cout << "图像加载失败！！！" << endl;  25         return -1;  26     }  27   28     namedWindow("原图", WINDOW_AUTOSIZE);  29     imshow("原图", src);  30   31     //2、读写像素  32     //2.1、都一个灰度（Gray）像素的像素值（CV_8UC1）  33     //        Scalar intensity=src.at<uchar>(row,col);  34     //        Scalar intensity=src.at<uchar>(Point(row,col));  35     //   36     //2.2、读一个彩色（RGB）像素点的像素值。  37     //        Vec3f intensity=src.at<Vec3f>(row,col);  38     //        float blue=intensity.val[0];  39     //        float green=intensity.val[1];  40     //        float red=intensity.val[2];  41     //  42     //        Vec3f 就是 float 类型的 RGB 数据  43     //   44     //2.3、修改单通道灰度像素值  45     //        src.at<uchar>(row,col)=128;  46     //   47     // 2.4、修改RGB 三通道像素值  48     //        src.at<Vec3b>(row,col)[0]=128;  49     //        src.at<Vec3b>(row,col)[1]=128;  50     //        src.at<Vec3b>(row,col)[2]=128;  51     //   52     // 2.5、空白像素赋值  53     //        src=Scalar(0);  54     //   55     //   56     // 2.6、Vec3b 与 Vec3f  57     // 2.6.1、Vec3b 对应三通道的顺序是 blue,green,red 的 uchar 类型数据  58     // 2.6.2、Vec3f 对应三通道的顺序是 blue,green,red 的 float 类型数据  59     // 2.6.3、把 CV_8UC1 转换为 CV32F1 实现如下：src.convertTo(dst,CV_32F);  60     //   61     //2.1、读取单通道像素值，示例代码：  62     Mat graySrc;  63     cvtColor(src, graySrc, COLOR_BGR2GRAY);//将彩色的 RGB 3 通道的转换为灰度单通道的图片。  64     namedWindow("单通道灰度图像", WINDOW_AUTOSIZE);  65     imshow("单通道灰度图像", graySrc);  66   67     int width = graySrc.cols;  68     int height = graySrc.rows;  69   70     for (int row = 0; row < height; row++)  71     {  72         for (int col = 0; col < width; col++)  73         {  74             //读取单通道、灰度的像素值  75             int gray = graySrc.at<uchar>(row, col);  76             //修改单通道、灰度的像素值  77             graySrc.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;  78         }  79     }  80   81     imshow("修改后单通道灰度图像", graySrc);//可以直接使用显示图像，他会自动创建显示图片的窗口。  82   83     //处理多通道、彩色的图像  84     width = src.cols;  85     height = src.rows;  86     int channes = src.channels();  87   88     Mat dst;  89     dst.create(src.size(),src.type());  90   91     for (int row = 0; row < height; row++)  92     {  93         for (int col = 0; col < width; col++)  94         {  95             if (channes == 1)  96             {  97                 //读取单通道、灰度的像素值  98                 int gray = src.at<uchar>(row, col);  99                 //修改单通道、灰度的像素值 100                 src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray; 101             } 102             else 103             { 104                 //读取多通道、彩色像素值。Vec3b 就是指具有3个通道的 BGR 的数据结构 105                 Vec3b myvalue=src.at<Vec3b>(row, col); 106                 int b = myvalue.val[0]; 107                 int g = myvalue.val[1]; 108                 int r = myvalue.val[2]; 109  110                 //修改多通道、彩色像素值,这是取反效果。 111                 /*dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b; 112                 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g; 113                 dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;*/ 114  115                 //修改多通道、彩色像素值,这是只包含蓝色和绿色，青就是色。 116                 /*dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = b; 117                 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = g; 118                 dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 0;*/ 119  120                 //修改多通道、彩色像素值,这是只包含蓝色和红色，就是紫色。 121                 /*dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = b; 122                 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 0; 123                 dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = r;*/ 124  125                 //修改多通道、彩色像素值,这是只包含绿色和红色，就是黄色。 126                 dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 0; 127                 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = g; 128                 dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = r; 129  130                 //graySrc.at<uchar>(row, col) = min(r,min(b,g));取灰色第二个方法 131             } 132         } 133     } 134  135     imshow("修改后单、多通道图像", dst);//可以直接使用显示图像，他会自动创建显示图片的窗口。 136     //imshow("单通道灰度图像", graySrc); 137     //opencv 接口也可以实现这样反差的效果 138     bitwise_not(src, dst); 139  140     imshow("bitwise_not 修改后单、多通道图像", dst);//可以直接使用显示图像，他会自动创建显示图片的窗口。 141  142      143     waitKey(0); 144  145     system("pause"); 146     return 0; 147 }

 

　　　　代码很简单，就不多说了。

　　　　效果如图：

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　以上就是图像修改后的效果图。

三、总结
　　　　这是 C++ 使用 OpenCV 的第五篇文章，其实也没那么难，感觉是不是还是很好入门的，那就继续。初见成效，继续努力。皇天不负有心人，不忘初心，继续努力，做自己喜欢做的，开心就好。