讀寫影象

• imread 可以指定載入為灰度或者RGB影象
• Imwrite 儲存影象檔案，型別由副檔名決定

讀寫畫素

• 讀一個GRAY畫素點的畫素值（CV_8UC1）
  Scalar intensity = img.at(y, x);
  或者 Scalar intensity = img.at(Point(x, y));

• 讀一個RGB畫素點的畫素值
  Vec3f intensity = img.at(y, x);
float blue = intensity.val[0];
float green = intensity.val[1];
float red = intensity.val[2];

修改畫素值

• 灰度影象
  img.at(y, x) = 128;

• RGB三通道影象
  img.at< Vec3b>(y,x)[0]=128; // blue
img.at< Vec3b>(y,x)[1]=128; // green
img.at< Vec3b>(y,x)[2]=128; // red

• 空白影象賦值
  img = Scalar(0);

• ROI選擇
  Rect r(10, 10, 100, 100);
Mat smallImg = img®;

• Vec3b與Vec3F
  Vec3b對應三通道的順序是blue、green、red的uchar型別資料。
  Vec3f對應三通道的float型別資料
  把CV_8UC1轉換到CV32F1實現如下：src.convertTo(dst, CV_32F);

上述程式碼案例

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc,char** argv){
	Mat src=imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/dog2.jpg");
	if(!src.data){
		cout<<"Could not load Image ..."<<endl;
		return
 
 -1;
	}
	imshow("input",src);

	Mat gray_src;
	cvtColor(src,gray_src,CV_RGB2GRAY);//轉化成灰度影象
	imshow("gary_src",gray_src);

	//單通道影象處理
	int height=gray_src.rows;
	int width=gray_src.cols;
	for (int row = 0; row < height; row++){
		for (int col = 0; col < width; col++){
			int gary=gray_src.at<uchar>(row,col);//讀取影象中 row,col 位置的畫素(顏色資料由單通道組成)，所以<>中用uchar，只返回的是一個uchar值
			gray_src.at<uchar>(row,col)=255-gary;//顏色值取反,255-原來的值。即:越黑的地方越白;越白的地方越黑
		}
	}
	imshow("gary_src_changed",gray_src);

	//多通道影象處理
	Mat dst;
	dst.create(src.size(),src.type());
	height=src.rows;
	width=src.cols;
	int nc=src.channels();//獲取影象的通道數
	for (int row = 0; row < height; row++){
		for (int col = 0; col < width; col++){
			if(nc==1){//單通道影象
				int gary=gray_src.at<uchar>(row,col);
				gray_src.at<uchar>(row,col)=255-gary;
			}else if(nc==3){//顏色值取反，若分別將 b g r 通道顏色設為0，圖片整體顏色為 偏黃、偏緋紅、偏青色
				int b = src.at<Vec3b>(row,col)[0];
				int g = src.at<Vec3b>(row,col)[1];
				int r = src.at<Vec3b>(row,col)[2];
				dst.at<Vec3b>(row,col)[0] = 255 - b;
				dst.at<Vec3b>(row,col)[1] = 255 - g;
				dst.at<Vec3b>(row,col)[2] = 255 - r;
			}
		}
	}
	imshow("src_changed",dst);
	Mat dst2;
	bitwise_not(src, dst2);//bitwise_not()顏色值取反，同上面演算法一致，這個是通過位操作 與或非 實現的
	imshow("src_changed2",dst2);




	//其他操作（處理灰度影象的其他方式）
	Mat dst3,dst4,dst5;
	dst3.create(src.size(),src.type());//初始化影象

	cvtColor(src,dst4,CV_RGB2GRAY);//將其變為單通道影象,否則影象寬度只有原影象的3分之一，也可以寫成下面這種方式
	dst5.create(src.size(),CV_8UC1);//或者直接定義成：Mat dst5(src.size(),CV_8UC1);

	height=src.rows;
	width=src.cols;
	nc=src.channels();

	for (int row = 0; row < height; row++){
		for (int col = 0; col < width; col++){
			if(nc==1){
				int gary=gray_src.at<uchar>(row,col);
				gray_src.at<uchar>(row,col)=255-gary;
			}else if(nc==3){//顏色值取反，若分別將 b g r 通道顏色設為0，圖片整體顏色為 偏黃、偏緋紅、偏青色
				int b = src.at<Vec3b>(row,col)[0];
				int g = src.at<Vec3b>(row,col)[1];
				int r = src.at<Vec3b>(row,col)[2];
				dst3.at<Vec3b>(row,col)[0] = b;
				dst3.at<Vec3b>(row,col)[1] = 0;//將 g 的值全部變為0
				dst3.at<Vec3b>(row,col)[2] = r;
				
				dst4.at<uchar>(row,col) = max(r, max(b, g));//隨意設定的灰度圖，取max影象會比取min亮
				dst5.at<uchar>(row,col) = min(r, min(b, g));
			}
		}
	}

	imshow("change b=0",dst3);
	imshow("gray_src->max(b,g,r)",dst4);
	imshow("gray_src->min(b,g,r)",dst5);





	waitKey(0);

	return 0;
}

執行截圖