如何获取 mat中指定位置像素值

在MATLAB中，Matlab中的`imread`函数用于读取图像文件，并将其转换为矩阵（MAT）。如果你想要获取图像矩阵（通常称为"mat"）中特定位置的像素值，你可以直接通过索引来访问。假设你有一个名为`img`的MAT数组表示图像，你可以按照以下步骤操作：

% 加载图像到MAT变量
img = imread('your_image_file.jpg'); % 替换 'your_image_file.jpg' 为你实际的图片路径

% 获取指定位置 (行, 列) 的像素值
row = your_row_position; % 要访问的行数
col = your_column_position; % 要访问的列数
pixel_value = img(row, col);

% 如果需要检查索引是否有效，可以使用条件语句
if isundefined(img(row, col))
    disp('Invalid pixel position');
else
    disp(['Pixel value at position (' num2str(row), ', ', num2str(col) ') is ', num2str(pixel_value)]);
end

请将`your_row_position` 和 `your_column_position`替换为你感兴趣的像素坐标。如果该位置超出了图像边界，可能会得到`NaN`或引发错误。

相关问题

emgucv mat 变更指定像素位置值

EMGU CV是一个针对.NET平台的OpenCV接口库，它允许开发者使用C#、VB.NET等语言编写计算机视觉应用程序。Mat（矩阵）是OpenCV中的核心数据结构，用于存储图像数据。

如果你想在EMGU CV中改变Mat（矩阵）中特定像素的位置值，你可以通过索引来访问并修改这些像素。以下是一个基本示例：

// 假设已经有一个Mat对象叫做img，代表一张图像
// 获取某个像素的RGB值 (0,0)处
int pixelValue = img[0, 0];

// 改变该像素的值
img[0, 0] = new OpenCvSharp.MatPixel(255, 0, 0); // 新的RGB值 (红色)

// 或者如果你想要改变整行或整列的像素，可以这样做：
// 全部改为蓝色
img.Row(0).ToMat().CopyTo(img.Row(0)); // 第一行全部设置为蓝色

// 全部改为绿色
img.Col(0).ToMat().CopyTo(img.Col(0)); // 第一列全部设置为绿色

这里的关键是`img[rowIndex, colIndex]`，其中rowIndex和colIndex分别是行和列的索引。注意索引从0开始计数。

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。