測試環(huán)境：opencv3.1.0 + Visual Studio 2015 + win7 64位

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opencv中有3中方法可以訪問/修改圖像的像素值，分別為：

1.??????指針訪問

2.??????迭代器iterator

3.??????動態(tài)地址計(jì)算

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測試程序如下：

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "iostream"

using namespace std;

using namespace cv;

int main()

{

//原始圖像初始化

Mat image(240, 320, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));

imshow("原始圖像", image);

//------------------指針操作-------------------------

double start = static_cast<double>(getTickCount());

int rowNumber = image.rows;//行數(shù)

int colNumber = image.cols * image.channels();//每一行元素個(gè)數(shù) = 列數(shù) x 通道數(shù)

for (int i = 0; i < rowNumber; i++)//行循環(huán)

{

uchar* data = image.ptr<uchar>(i);//獲取第i行的首地址

for (int j = 0; j < colNumber; j++)//列循環(huán)

{

//開始處理

data[j] = 255;

}

}

double end = static_cast<double>(getTickCount());

double time = (end - start) / getTickFrequency();

cout << "指針操作運(yùn)行時(shí)間為：" << time << "秒" << endl;

imshow("指針操作", image);

//---------------------------------------------------

//-----------------迭代器操作------------------------

start = static_cast<double>(getTickCount());

Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();//初始位置的迭代器

Mat_<Vec3b>::iterator itend = image.end<Vec3b>();//終止位置的迭代器

for (; it != itend; it++)

{

//處理BGR三個(gè)通道

(*it)[0] = 255;//B

(*it)[1] = 255;//G

(*it)[2] = 0;//R

}

end = static_cast<double>(getTickCount());

time = (end - start) / getTickFrequency();//計(jì)算時(shí)間

cout << "迭代器操作運(yùn)行時(shí)間為：" << time << "秒" << endl;

imshow("迭代器操作", image);

//---------------------------------------------------

//----------------動態(tài)地址計(jì)算-----------------------

start = static_cast<double>(getTickCount());

rowNumber = image.rows;

colNumber = image.cols;

for (int i = 0; i < rowNumber; i++)

for (int j = 0; j < colNumber; j++)

{

//處理BGR三個(gè)通道

image.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0;//B

image.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255;//G

image.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0;//R

}

end = static_cast<double>(getTickCount());

time = (end - start) / getTickFrequency();//計(jì)算時(shí)間

cout << "動態(tài)地址操作運(yùn)行時(shí)間為：" << time << "秒" << endl;

imshow("動態(tài)地址操作", image);

//---------------------------------------------------

cvWaitKey(0);

return 1;

}

運(yùn)行結(jié)果如下：

Debug模式下運(yùn)行時(shí)間如下：

Release模式下運(yùn)行時(shí)間如下：

可以看到指針操作在Debug模式和Release模式下均是最快的，動態(tài)地址和迭代器操作稍微慢點(diǎn)。

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一些說明：

1.??????RGB顏色模型的矩陣如下（opencv中通道順序?yàn)锽GR）：

因此，指針操作的時(shí)候，每行的元素個(gè)數(shù)為：列數(shù)x通道數(shù)。

Mat類提供了ptr函數(shù)可以得到圖像任意行的首地址。

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2.??????在迭代法中，我們所需要做的僅僅是獲得圖像矩陣的begin和end，然后迭代從begin到end。將*操作符添加在迭代指針前，即可以訪問當(dāng)前指向的內(nèi)容。相比于指針直接訪問可能出現(xiàn)越界問題，迭代器絕對是非常安全的方法。

3.??????成員函數(shù)at(int y, int x)可以用來存取圖像元素，但是必須在編譯期知道圖像的數(shù)據(jù)類型。對于彩色圖像，每個(gè)像素由三個(gè)部分構(gòu)成：藍(lán)色通道、綠色通道和紅色通道（BGR）。因此，對于一個(gè)包含彩色圖像的Mat，會返回一個(gè)由三個(gè)8位數(shù)組成的向量。Opencv將此類型的向量定義為Vec3b，即由三個(gè)unsigned char組成的向量。這也解釋了為什么存取彩色圖像像素的代碼可以寫出如下形式

image.at<Vec3b>(j, i)[channel] = value;

另外：

而對于單通道的灰度圖像就簡單很多了：

image.at<uchar>(i,j);?

這里要注意at中(i,j)的順序表示的是第i行第j列，跟Point(i,j)和Rect(i,j)中表示第j行第i列是相反的，如果把這個(gè)搞混了，很容易導(dǎo)致內(nèi)存異常，還不容易發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤。

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補(bǔ)充說明一下：OpenCV中坐標(biāo)體系中的零點(diǎn)坐標(biāo)定義為圖片的左上角，X軸為圖像矩形的上面那條水平線，從左往右；Y軸為圖像矩形左邊的那條垂直線，從上往下。在Point(x,y)和Rect(x,y)中，第一個(gè)參數(shù)x代表的是元素所在圖像的列數(shù)，第二個(gè)參數(shù)y代表的是元素所在圖像的行數(shù)，而在at(x,y)中是相反的。

參考文獻(xiàn)

OpenCV3編程入門

OpenCV坐標(biāo)系與操作像素的四種方法

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Opencv中三种操作像素的方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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