用opencv如何提取像素点的RGB分量
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这问题看得太多,怕了,记得要好好看帮助文档,文档里几乎有所有你想要了解的了。
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); //img就是IplImage指针了
如果图像是单通道的话就是只有s.val[0]有像素值
如果是3通道的就s.val[0]s.val[1]s.val[2]分别对应了像素的B G R这样够明了了吧?不过据说这个方法是比较慢的,但是好理解,你熟悉的话,
img->imageData 就是指向像素数据的指针,喜欢取哪个点就移动指针就OK了
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); //img就是IplImage指针了
如果图像是单通道的话就是只有s.val[0]有像素值
如果是3通道的就s.val[0]s.val[1]s.val[2]分别对应了像素的B G R这样够明了了吧?不过据说这个方法是比较慢的,但是好理解,你熟悉的话,
img->imageData 就是指向像素数据的指针,喜欢取哪个点就移动指针就OK了
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顶,不记得怎么打了,你直接上opencv论坛上写的明明白白http://www.opencv.org.cn/index.php/OpenCV_%E7%BC%96%E7%A8%8B%E7%AE%80%E4%BB%8B%EF%BC%88%E7%9F%A9%E9%98%B5/%E5%9B%BE%E5%83%8F/%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%9A%84%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E8%AF%BB%E5%86%99%E6%93%8D%E4%BD%9C%EF%BC%89
直接访问: (效率高,但容易出错)
对于单通道字节型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;对于多通道字节型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R对于多通道浮点型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R
直接访问: (效率高,但容易出错)
对于单通道字节型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;对于多通道字节型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R对于多通道浮点型图像:
IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R
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CvScalar p;
p = cvGet2D(ImageIn,j,i);//j 是列,i是行,点在图像上的坐标
double a = p.val[0];//B
double b = p.val[1];//G
double c = p.val[2];//R
p = cvGet2D(ImageIn,j,i);//j 是列,i是行,点在图像上的坐标
double a = p.val[0];//B
double b = p.val[1];//G
double c = p.val[2];//R
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