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上传时间: 2018-11-21
详细说明： 首次接触图像处理，通过次来记录自己的学习记录，以方便回忆。 //指针访问像素 void colorReduce(Mat& temImage, int div) { //行数 int rowNumber = temImage.rows; cout << "图像通道数：" << temImage.channels() << endl; //列数*通道数=每一行的元素个数 int colNumber = temImage.cols * temImage.channels(); for (int row = 0; row < rowNumber;row++) { uchar* data = temImage.ptr(row); for (int col = 0; col < colNumber;col++) { data[col] = data[col] / div*div + div / 2; } } } //迭代器iterator操作像素 void iterColorReduce(Mat& temImage,i nt div) { Mat_::iterator it = temImage.begin(); Mat_::iterator itend = temImage.end(); //存取彩色图像的像素 while (it != itend) { //开始处理每个像素 (*it)[0] = (*it)[0] / div*div + div / 2; (*it)[1] = (*it)[1] / div*div + div / 2; (*it)[2] = (*it)[2] / div*div + div / 2; ++it; } } //动态地址计算像素 void atColorReduce(Mat& temImage, int div) { int rowNumber = temImage.rows; int colNumber = temImage.cols; //存取彩色图像 for (int row = 0; row < rowNumber; row++) { for (int col = 0; col < colNumber; col++) { //开始处理每个图像 //蓝色通道 temImage.at(row, col)[0] = temImage.at(row, col)[0] / div*div + div / 2; //绿色通道 temImage.at(row, col)[1] = temImage.at(row, col)[1] / div*div + div / 2; //红色通道 temImage.at(row, col)[2] = temImage.at(row, col)[2] / div*div + div / 2; } } } ...展开详情收缩
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