cv::Mat 取值

时间: 2023-09-12 16:02:58 浏览: 52
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
相关问题

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。

cv::LineIterator参数详解

cv::LineIterator函数的参数如下: ``` cv::LineIterator(const Mat& img, Point pt1, Point pt2, int connectivity=8, bool leftToRight=false) ``` - img:输入的图像,可以是单通道或多通道的图像。 - pt1和pt2:线段的起点和终点,它们的坐标必须在图像范围内。 - connectivity:线条连接的方式,可以取值为4或8,默认为8。当取值为4时,线条只连接上下左右四个像素;当取值为8时,线条连接周围8个像素。 - leftToRight:扫描线的方向,可以取值为true或false,默认为false。当取值为true时,扫描线从pt1到pt2的方向;当取值为false时,扫描线从pt2到pt1的方向。 该函数返回一个cv::LineIterator对象,可以迭代访问直线上的各个像素,获取它们的坐标和像素值。例如: ``` cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::Point pt1(0, 0), pt2(img.cols-1, img.rows-1); cv::LineIterator it(img, pt1, pt2, 8); for(int i = 0; i < it.count; i++, it++) { cv::Point pt = it.pos(); uchar val = **it; // do something with pt and val } ``` 上面的代码实现了从左上角到右下角的对角线遍历,并分别获取了每个像素的坐标和像素值。

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解释如下代码:for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

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