opencv中，将Mat类型输入图像向外扩展两个像素，并将扩展的范围填充为指定背景色，请使用C++编写该代码

可以使用cv::copyMakeBorder函数来实现这个功能。以下是示例代码：

cv::Mat inputImage = ...; // 输入图像
cv::Mat outputImage;

// 定义扩展范围和背景色
int top = 2;
int bottom = 2;
int left = 2;
int right = 2;
cv::Scalar backgroundColor(255, 255, 255); // 白色背景

// 扩展图像
cv::copyMakeBorder(inputImage, outputImage, top, bottom, left, right, cv::BORDER_CONSTANT, backgroundColor);

// 输出结果
cv::imshow("Input Image", inputImage);
cv::imshow("Output Image", outputImage);
cv::waitKey(0);

在上面的代码中，我们首先定义了输入图像和输出图像。然后，我们指定了要扩展的范围和背景色。最后，我们使用cv::copyMakeBorder函数将输入图像向外扩展，并填充指定的背景色。最终，我们将输入图像和输出图像显示在屏幕上。

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保存Mat类型图像中，将等于指定像素值的像素点的地址信息保存下来，并对这些像素点重新填充像素值，使用C++编写代码

以下是使用 OpenCV 库实现的 C++ 代码，可以实现将 Mat 类型图像中等于指定像素值的像素点的地址信息保存下来，并对这些像素点重新填充像素值：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img.empty())
    {
        cout << "Could not read the image: lena.jpg" << endl;
        return -1;
    }

    // 指定要查找的像素值
    int pixelValue = 128;

    // 查找等于指定像素值的像素点的地址信息并保存下来
    vector<Point> pixelLocations;
    for (int y = 0; y < img.rows; ++y)
    {
        for (int x = 0; x < img.cols; ++x)
        {
            if (img.at<uchar>(y, x) == pixelValue)
            {
                pixelLocations.push_back(Point(x, y));
            }
        }
    }

    // 对这些像素点重新填充像素值
    int newPixelValue = 255;
    for (const auto& location : pixelLocations)
    {
        img.at<uchar>(location.y, location.x) = newPixelValue;
    }

    // 显示结果图像
    namedWindow("Result", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Result", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码首先读取名为 `lena.jpg` 的灰度图像，然后指定要查找的像素值为 128，接着查找等于该像素值的像素点的地址信息并保存下来，最后将这些像素点的像素值重新填充为 255，并显示结果图像。

c++opencv将图像中大于阈值的像素替换为128

您好！感谢您使用C++和OpenCV进行图像处理。要将图像中大于阈值的像素替换为128，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像：

cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");
cv::Mat grayImage;
cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

2. 定义阈值并将大于阈值的像素值替换为128：

int thresholdValue = 100; // 假设阈值为100
for (int i = 0; i < grayImage.rows; i++) {
    for (int j = 0; j < grayImage.cols; j++) {
        if (grayImage.at<uchar>(i, j) > thresholdValue) {
            grayImage.at<uchar>(i, j) = 128;
        }
    }
}

3. 显示处理后的图像：

cv::imshow("Processed Image", grayImage);
cv::waitKey(0);

希望这能帮助您完成图像处理任务。如果您有任何其他问题，请随时问我。