OpenCV获取与设置像素值：Mat操作详解

"这篇博客主要介绍了在VS2013环境下，使用OpenCV 2.4.9库如何获取和操作图像像素值，包括灰度图和彩色图的处理。" 在OpenCV中，`Mat`类是核心的数据结构，用于存储图像数据。通过`Mat`对象，我们可以方便地访问和修改图像中的像素值。本文主要讨论了如何获取和设置`Mat`对象中的像素值。 首先，我们来看获取像素值的方法。在灰度图中，每个像素只有一个通道，因此获取像素值相对简单。代码示例`Code1`创建了一个400x400大小的`uchar`类型的单通道矩阵，并初始化所有像素为0。然后，通过遍历指定区域（195到205行之间的每一列），使用`data`成员指针结合`step`成员来获取特定位置的像素值。`step`包含了每一行的字节数，`step[0]`表示行步长，`step[1]`在单通道图像中通常为0。因此，`m.data+m.step[0]*row+m.step[1]*col`指向了`(row,col)`位置的像素。这段代码首先输出了原始值，然后将其设为255并再次输出，以验证赋值操作。 对于彩色图，例如BGR三通道图像，获取像素值会稍微复杂一些。`Code2`创建了一个400x400大小的`CV_8UC3`类型矩阵，即每个像素有三个通道（B蓝，G绿，R红）。在遍历像素时，我们需要为每个通道分别处理。对于BGR图像，可以通过以下方式获取`(row,col)`位置的B通道像素值： ```cpp *(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col) ``` 而获取G和R通道的值，只需加上相应通道的偏移量即可，例如G通道的偏移量是1，R通道的偏移量是2。类似地，也可以设置这些通道的像素值。 需要注意的是，`Mat`对象的`data`指针实际上是一个指向连续内存块的指针，其中包含了图像的所有像素。`step`字段用于计算不同行之间的偏移，因为OpenCV可能会在行末添加填充字节以优化内存访问。因此，当我们遍历图像时，必须正确使用`step`以避免越界访问。 OpenCV提供了灵活的方式来处理图像像素，无论是读取还是写入，都能通过`Mat`对象的`data`和`step`属性实现。理解这些基本操作对于进行图像处理和分析至关重要，例如图像变换、特征检测和图像分割等任务。