分别对CV::MAT的RGB进行处理

在OpenCV (Computer Vision and Machine Learning Library) 中，`cv::Mat` 是一种常用的矩阵数据结构，用于存储图像数据。对于 `cv::Mat` 的 RGB 数据（通常表示为BGR，因为OpenCV中的颜色通道顺序是BGR而非RGB），你可以按照以下步骤进行处理：

1. **读取和显示RGB/BGR图像**:
使用 `cv::imread()` 函数加载图像，并指定颜色空间如 `IMREAD_COLOR` 或 `IMREAD_UNCHANGED` 来保持原始信息。

   cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

2. **转换颜色空间**:
如果需要将 BGR 转换为 RGB，可以使用 `cvtColor()` 函数。例如，从BGR到RGB:

   cv::Mat rgbImage;
   cv::cvtColor(img, rgbImage, cv::COLOR_BGR2RGB);

3. **像素操作**:
对于每个通道（红色、绿色、蓝色）的像素值进行处理，比如调整亮度、对比度，可以使用索引来访问和修改像素值：

   for(int y = 0; y < img.rows; y++) {
       for(int x = 0; x < img.cols; x++) {
           int b = img.at<cv::Vec3b>(y, x)[0]; // blue channel
           int g = img.at<cv::Vec3b>(y, x)[1]; // green channel
           int r = img.at<cv::Vec3b>(y, x)[2]; // red channel

           // Do pixel manipulation here, e.g., adjusting each channel
           r += some_value; // increase red value
           g -= some_value; // decrease green value

           // Assign back to the original image (in-place)
           img.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] = b;
           img.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] = g;
           img.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] = r;
       }
   }

4. **保存处理后的图像**:
使用 `imwrite()` 函数保存处理后的图像：

   cv::imwrite("processed_image.jpg", img);