cv::Mat 取值

时间: 2023-09-12 15:02:58 浏览: 86
cv::Mat 是 OpenCV 中表示图像的数据结构之一,可以用于图像的读取、处理和显示。要取得 cv::Mat 中的像素值,可以使用 at() 方法或者直接使用指针操作。 使用 at() 方法获取像素值的示例代码如下: ```cpp cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); int row = 10; // 行索引 int col = 20; // 列索引 // 获取图像指定位置的像素值 cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(row, col); // 分别获取蓝色、绿色和红色通道的值 int blue = pixel
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报错 cv2.imwrite(r'./pgd_img/adver_results/{}.jpg'.format(i), np.transpose(adv_imgs), (1, 2, 0)) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:738: error: (-2:Unspecified error) in function 'bool __cdecl cv::imwrite_(const class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > &,const class std::vector<class cv::Mat,class std::allocator<class cv::Mat> > &,const class std::vector<int,class std::allocator<int> > &,bool)' > Encoding 'params' must be key-value pairs: > '(params.size() & 1) == 0' > where > 'params.size()' is 3

这个报错提示参数设置有误,具体来说是imwrite函数的第三个参数不符合要求。根据报错信息,看起来是传递的参数列表长度不符合要求,需要使用key-value pairs来设置参数。建议检查一下传递给imwrite函数的第三个参数是否正确,应该使用一个字典来设置参数,其中包含图像的编码方式、压缩质量等参数。例如可以这样设置: ``` cv2.imwrite(r'./pgd_img/adver_results/{}.jpg'.format(i), np.transpose(adv_imgs, (1, 2, 0)), params={"quality": 100}) ``` 其中,quality表示JPEG图像的压缩质量,取值范围是0-100,100表示无损压缩。经过上述修改后,应该就可以成功保存图像了。

cv::imread 参数

### 回答1: cv::imread函数是OpenCV中用于读取图像的函数,它有以下参数: 1. filename:要读取的图像文件名或路径,可以是相对路径或绝对路径。 2. flags:读取图像时的标志位,可以是以下值的组合: - cv::IMREAD_UNCHANGED:不改变图像的深度和通道数,读取后的图像深度和通道数与原图像相同。 - cv::IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读取图像,读取后的图像只有一个通道。 - cv::IMREAD_COLOR:以彩色模式读取图像,读取后的图像有三个通道。 - cv::IMREAD_ANYDEPTH:表示读取图像的深度为16位或32位深度,而不是8位深度。 - cv::IMREAD_ANYCOLOR:表示读取图像的颜色通道数为任意值,而不是3个通道。 - cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2:以灰度模式读取图像,并将其尺寸缩小为原来的1/2。 - cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4:以灰度模式读取图像,并将其尺寸缩小为原来的1/4。 - cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8:以灰度模式读取图像,并将其尺寸缩小为原来的1/8。 - cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_2:以彩色模式读取图像,并将其尺寸缩小为原来的1/2。 - cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_4:以彩色模式读取图像,并将其尺寸缩小为原来的1/4。 - cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_8:以彩色模式读取图像,并将其尺寸缩小为原来的1/8。 3. dst:可选参数,当使用cv::IMREAD_UNCHANGED标志位读取PNG图像时,需要传入一个Mat对象,用于接收读取的PNG图像。 返回值:返回读取的图像,如果读取失败则返回一个空的Mat对象。 ### 回答2: cv::imread是OpenCV库中的一个函数,用于读取图像文件。 cv::imread的参数有两个: 1. 文件路径:参数类型是字符串,用于指定要读取的图像文件的路径。路径可以是相对路径或绝对路径,相对路径是相对于当前工作目录的路径。 例如,如果图像文件位于与代码文件相同的目录中,可以只提供文件名作为参数,例如"image.jpg"。如果图像文件位于不同的目录中,必须提供包括目录路径的完整文件路径,例如"D:/images/image.jpg"。 2. 读取模式:参数类型是整数,用于指定图像的读取模式。有多种读取模式可供选择,常用的有: - cv::IMREAD_COLOR:读取彩色图像。图像将转换为三通道BGR格式。 - cv::IMREAD_GRAYSCALE:读取灰度图像。图像将转换为单通道灰度格式。 - cv::IMREAD_UNCHANGED:读取原始图像,包括Alpha通道(如果有)。图像的通道数将保持不变。 函数的返回值是一个cv::Mat对象,即读取的图像。在遇到不能打开图像文件或文件路径无效的情况下,返回的图像将为空(cv::Mat::empty()返回true)。 示例代码: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { std::cout << "Failed to open image file!" << std::endl; return -1; } cv::imshow("Image", image); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 这段代码将读取名为"image.jpg"的彩色图像,并将其显示在一个窗口中。如果无法打开图像文件,将打印错误消息并返回-1。 ### 回答3: cv::imread 是 OpenCV 库中用于读取图像文件的函数。它有两个主要的参数: 1. filename:要读取的图像文件的路径和名称。可以是相对路径或绝对路径。可以是各种图像格式的文件,如JPEG、PNG、BMP等。 2. flags:用于确定读取图像的方式。它有以下几个选项: - cv::IMREAD_COLOR:默认值,读取彩色图像。如果图像文件是彩色图像,将保留所有通道的像素值。 - cv::IMREAD_GRAYSCALE:以灰度图像的方式读取图像。将会将图像转换为单通道图像,像素的取值范围是0到255。 - cv::IMREAD_UNCHANGED:以包括 alpha 通道在内的方式读取图像。如果图像文件中包含 alpha 通道,保留所有通道的像素值。如果没有 alpha 通道,则结果与 cv::IMREAD_COLOR 相同。 函数返回一个 cv::Mat 对象,即读取的图像数据。如果读取失败,返回的 cv::Mat 对象为空。可以通过调用 cv::Mat 的成员函数来获取图像的相关信息,如宽度、高度、通道数等。 示例代码如下: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("example.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { std::cout << "Failed to read image" << std::endl; return -1; } int width = image.cols; int height = image.rows; int channels = image.channels(); std::cout << "Image width: " << width << std::endl; std::cout << "Image height: " << height << std::endl; std::cout << "Number of channels: " << channels << std::endl; cv::imshow("Image", image); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 以上代码中,通过 cv::imshow 函数显示读取的图像,并通过 cv::waitKey 暂停程序的执行,直到用户按下任意键。
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#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" /*--------------copyright-hanshanbuleng--------------------*/ // 将色调H的取值范围转换到0~180之间 int main() { float H,S,V,H1,S1,V1; IplImage *src = cvLoadImage("F:\\vs2010program\\RGB_HSV\\study_test\\2.jpg", 1); IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8 , 3); IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1); IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1); IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1); cvCvtColor(src, hsv_img, CV_BGR2HSV); cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL); for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){ for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++) { H1 = cvGetReal2D(h_img, y, x); S1 = cvGetReal2D(s_img, y, x); V1 = cvGetReal2D(v_img, y, x); //地址法 H = (uchar)h_img->imageData[y*h_img->widthStep + x*h_img->nChannels]; S = (uchar)s_img->imageData[y*s_img->widthStep + x*s_img->nChannels]; V = (uchar)v_img->imageData[y*v_img->widthStep + x*v_img->nChannels]; printf("H:%f S:%f V:%f \n",H,S,V); } } cvNamedWindow("hsv_img", 0); //HSV图 cvShowImage("hsv_img", hsv_img); cvNamedWindow("h_img", 0); //H通道 cvShowImage("h_img", h_img); cvNamedWindow("s_img", 0); //S通道 cvShowImage("s_img", s_img); cvNamedWindow("v_img", 0); //V通道 cvShowImage("v_img", v_img); cvWaitKey(0); cvReleaseImage(&hsv_img); cvReleaseImage(&h_img); cvReleaseImage(&s_img); cvReleaseImage(&v_img); cvDestroyWindow("hsv_img"); cvDestroyWindow("h_img"); cvDestroyWindow("s_img"); cvDestroyWindow("v_img"); return 0; }

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