C++之OpenCV入门到提高005：005 图像操作

一、介绍
　　　　今天是这个系列《C++之 Opencv 入门到提高》得第五篇文章。这篇文章也不难，介绍如何图像的基本操作，比如：读取一张图片的像素值，如何修改一张图片中的像素值，如何读取一张图片，如何保存一张图片等等，这都是基础，为以后的学习做好铺垫。虽然操作很简单，但是背后有很多东西需要我们深究，才能做到知其然知其所以然。OpenCV 具体的简介内容，我就不多说了，网上很多，大家可以自行脑补。
　　　　OpenCV 的官网地址：https://opencv.org/，组件下载地址：https://opencv.org/releases/。
　　　　OpenCV 官网学习网站：https://docs.opencv.ac.cn/4.10.0/index.html

　　　　我需要进行说明，以防大家不清楚，具体情况我已经罗列出来。
　　　　　　　　操作系统：Windows Professional 10（64位）
　　　　　　　　开发组件：OpenCV – 4.10.0
　　　　　　　　开发工具：Microsoft Visual Studio Community 2022 (64 位) - Current版本 17.8.3
　　　　　　　　开发语言：C++（VC16）

二、知识学习
　　　　这些都是图像的基本操作，所以并不会很难，但是这也是学好 openCV的基础。内容很简单，就不说过多的废话了，所有讲解都在代码的注释中。

1 #include <opencv2/opencv.hpp>
 2 #include <iostream>
 3 #include <math.h>
 4 
 5 using namespace std;
 6 using namespace cv;
 7 
 8 /// <summary>
 9 /// 图像的操作
 10 /// 1、读写图像
 11 /// 2、读写像素
 12 /// 3、修改像素值
 13 /// </summary>
 14 /// <returns></returns>
 15 int main()
 16 {
 17 //1、读写图像
 18 //1.1、imread 可以指定加载灰度或者 RGB 图像
 19 //1.2、imwrite 可以保存图像，类型由扩展名决定。
 20 Mat src;
 21 src = imread("D:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\TestImage\\demo-gril.png", IMREAD_UNCHANGED);
 22 if (src.empty())
 23 {
 24 cout << "图像加载失败！！！" << endl;
 25 return -1;
 26 }
 27 
 28 namedWindow("原图", WINDOW_AUTOSIZE);
 29 imshow("原图", src);
 30 
 31 //2、读写像素
 32 //2.1、都一个灰度（Gray）像素的像素值（CV_8UC1）
 33 // Scalar intensity=src.at<uchar>(row,col);
 34 // Scalar intensity=src.at<uchar>(Point(row,col));
 35 // 
 36 //2.2、读一个彩色（RGB）像素点的像素值。
 37 // Vec3f intensity=src.at<Vec3f>(row,col);
 38 // float blue=intensity.val[0];
 39 // float green=intensity.val[1];
 40 // float red=intensity.val[2];
 41 //
 42 // Vec3f 就是 float 类型的 RGB 数据
 43 // 
 44 //2.3、修改单通道灰度像素值
 45 // src.at<uchar>(row,col)=128;
 46 // 
 47 // 2.4、修改RGB 三通道像素值
 48 // src.at<Vec3b>(row,col)[0]=128;
 49 // src.at<Vec3b>(row,col)[1]=128;
 50 // src.at<Vec3b>(row,col)[2]=128;
 51 // 
 52 // 2.5、空白像素赋值
 53 // src=Scalar(0);
 54 // 
 55 // 
 56 // 2.6、Vec3b 与 Vec3f
 57 // 2.6.1、Vec3b 对应三通道的顺序是 blue,green,red 的 uchar 类型数据
 58 // 2.6.2、Vec3f 对应三通道的顺序是 blue,green,red 的 float 类型数据
 59 // 2.6.3、把 CV_8UC1 转换为 CV32F1 实现如下：src.convertTo(dst,CV_32F);
 60 // 
 61 //2.1、读取单通道像素值，示例代码：
 62 Mat graySrc;
 63 cvtColor(src, graySrc, COLOR_BGR2GRAY);//将彩色的 RGB 3 通道的转换为灰度单通道的图片。
 64 namedWindow("单通道灰度图像", WINDOW_AUTOSIZE);
 65 imshow("单通道灰度图像", graySrc);
 66 
 67 int width = graySrc.cols;
 68 int height = graySrc.rows;
 69 
 70 for (int row = 0; row < height; row++)
 71 {
 72 for (int col = 0; col < width; col++)
 73 {
 74 //读取单通道、灰度的像素值
 75 int gray = graySrc.at<uchar>(row, col);
 76 //修改单通道、灰度的像素值
 77 graySrc.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;
 78 }
 79 }
 80 
 81 imshow("修改后单通道灰度图像", graySrc);//可以直接使用显示图像，他会自动创建显示图片的窗口。
 82 
 83 //处理多通道、彩色的图像
 84 width = src.cols;
 85 height = src.rows;
 86 int channes = src.channels();
 87 
 88 Mat dst;
 89 dst.create(src.size(),src.type());
 90 
 91 for (int row = 0; row < height; row++)
 92 {
 93 for (int col = 0; col < width; col++)
 94 {
 95 if (channes == 1)
 96 {
 97 //读取单通道、灰度的像素值
 98 int gray = src.at<uchar>(row, col);
 99 //修改单通道、灰度的像素值
100 src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;
101 }
102 else
103 {
104 //读取多通道、彩色像素值。Vec3b 就是指具有3个通道的 BGR 的数据结构
105 Vec3b myvalue=src.at<Vec3b>(row, col);
106 int b = myvalue.val[0];
107 int g = myvalue.val[1];
108 int r = myvalue.val[2];
109 
110 //修改多通道、彩色像素值,这是取反效果。
111 /*dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;
112 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g;
113 dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;*/
114 
115 //修改多通道、彩色像素值,这是只包含蓝色和绿色，青就是色。
116 /*dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = b;
117 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = g;
118 dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 0;*/
119 
120 //修改多通道、彩色像素值,这是只包含蓝色和红色，就是紫色。
121 /*dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = b;
122 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 0;
123 dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = r;*/
124 
125 //修改多通道、彩色像素值,这是只包含绿色和红色，就是黄色。
126 dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 0;
127 dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = g;
128 dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = r;
129 
130 //graySrc.at<uchar>(row, col) = min(r,min(b,g));取灰色第二个方法
131 }
132 }
133 }
134 
135 imshow("修改后单、多通道图像", dst);//可以直接使用显示图像，他会自动创建显示图片的窗口。
136 //imshow("单通道灰度图像", graySrc);
137 //opencv 接口也可以实现这样反差的效果
138 bitwise_not(src, dst);
139 
140 imshow("bitwise_not 修改后单、多通道图像", dst);//可以直接使用显示图像，他会自动创建显示图片的窗口。
141 
142 
143 waitKey(0);
144 
145 system("pause");
146 return 0;
147 }

 

　　　　代码很简单，就不多说了。

　　　　效果如图：

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　以上就是图像修改后的效果图。

三、总结
　　　　这是 C++ 使用 OpenCV 的第五篇文章，其实也没那么难，感觉是不是还是很好入门的，那就继续。初见成效，继续努力。皇天不负有心人，不忘初心，继续努力，做自己喜欢做的，开心就好。