作者：咕唧咕唧liukun321

來自：http://blog.csdn.net/liukun321

本質上說一張圖像就是由數值組成的矩陣。Opencv 2.x由 cv::Mat 這個數據結構來表示一張圖像。矩陣的每個元素代表了一個像素。對於彩色圖像而言矩陣的元素是一個三元數。

對圖像有了這個新的認識，以下能夠試著借助opencv處理圖像了。

今天的主題是存取像素，首先來看一下怎樣存取像素值。事實上對於像素值的操作都能夠由cv::Mat類中成員直接或間接實現，cv::Mat有若幹成員函數能夠獲取圖像的數據及屬性。

操作單個像素方法：

at(int y。 int x)

cv::mat的成員函數： at(int y， int x)能夠用來存取圖像中相應坐標為（x，y）的元素坐標。

可是在使用它時要註意，在編譯期必須要已知圖像的數據類型，這是由於cv::mat能夠存放隨意數據類型的元素。因此at方法的實現是用模板函數來實現的。

用法：假設提前已知一幅圖像img的數據類型為 unsigned char型灰度圖（單通道），要對坐標為(10,12)的像素又一次賦值為128,則相應操作例如以下：

img.at<uchar>(12,10) = 128;

假設要操作的圖片img是一幅數據類型相同為unsigned char的彩色圖片，再次要求將坐標（10,12）的像素賦值為128。這個操作跟上面的就有點差別了，須要對這個像素三個通道的每個相應元素賦值,Opencv中圖像三原色在內存中的排列順序為B-G-R（見以下凝視），操作步驟例如以下：

img.at<cv::Vec3b>(12,10) [0]= 128;//B
img.at< cv::Vec3b >(12,10) [1]= 128;//G
img.at< cv::Vec3b >(12,10) [2]= 128;//R

了解了at方法的用法，以下就嘗試一下使用at方法對剛才的圖片做一個簡單的處理（將圖像中增加椒鹽噪點）。椒鹽噪點是一種特殊的噪點，是隨機的將圖像的部分像素設置為黑色或白色。

既然灰度圖與彩色圖像對單個元素的操作方式不同，這就須要有一個圖像類型推斷的過程。

cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
if(image.channles() == 1)
{
	//灰度圖
}else{
	//彩色圖
}

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<cstdlib>
using namespace cv;

void salt(Mat &img,int saltNum)
{
	int x,y;
	int i ;
	for(i = 0;i < saltNum; i++)
		{
			x = rand()%img.cols;
			y = rand()%img.rows;
			
			if(img.channels() == 1)
				{
					img.at<uchar>(y,x) = 255;
				}else if(img.channels() == 3)
				{
					img.at<Vec3b>(y,x)[0] = 255;
					img.at<Vec3b>(y,x)[1] = 255;
					img.at<Vec3b>(y,x)[2] = 255;	
				}
		}

}
int main()
{
	Mat image = imread("../test.jpg");
	
	 Mat result;
	result = image.clone();
	salt(result,3000);
	namedWindow("src(http://blog.csdn.net/liukun321)" , CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("src(http://blog.csdn.net/liukun321)", image);
	imshow("dst(http://blog.csdn.net/liukun321)", result);
	waitKey();
	return 0;
}

程序執行後的效果圖：

原圖

增加椒鹽噪聲後效果

cv::Mat_<uchar>  img = imread("test.jpg");
img(10,12) = 128;//10行 12列

cv::Mat_<uchar>  img = imread("test.jpg");
uchar* addr =  img.ptr<uchar>(10);//返回10行的地址
addr +=12；//單通道灰度圖
*addr = 128；

cv::Mat_<uchar>  img = imread("test.jpg");
uchar* addr =  img.ptr<uchar>(10);//返回10行的地址
addr +=12* img.elemSize。//單通道灰度圖
*addr = 128；