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OpenCvSharp实现Mat对象简单的像素操作

作者:haixin-561

这篇文章主要介绍了OpenCvSharp实现Mat对象简单的像素操作,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1: 输出一个Mat对象的像素

自定义一个Mat 对象,然后输出像素值(像素值基本都在 0 – 255 之间 ,图像为三通道)
代码

public static void F1()
    {
      Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色(红色)
      Mat m = new Mat(100, 100, MatType.CV_8UC3, s); //矩阵数据类型(深度和通道数) MatType


      /*
       * 小图像的每一个像素值我们都是知道的,可以输出查看,验证算法正确性,然后在ran大图
       */
      //打印 100 * 100 Mat对象像素值
      for (int i = 0; i < m.Height; i++)
      {
        for (int j = 0; j < m.Width; j++)
        {
          Vec3b color = m.Get<Vec3b>(i, j); //new Vec3b(); 颜色通道类型 (字节的三元组),直接视同Get泛型方法返回指定类型

          //单独获取指定通道像素
          //color.Item0= m.Get<Vec3b>(i, j).Item0; //R
          //color.Item1 = m.Get<Vec3b>(i, j).Item1; //G
          //color.Item2 = m.Get<Vec3b>(i, j).Item2; //B

          Console.Write(color.Item0 + " " + color.Item1 + " " + color.Item2);
          Console.WriteLine(" "); //输出一个换行
        }
        
      }

      using (new Window("M", WindowMode.AutoSize, m))
      {
        Cv2.WaitKey(0);
      }

    }

在这里插入图片描述

100*100 个像素大小的图像不是很大,颜色在代码值指定了(0,0,255)三通道的颜色值,打印出来都只是(0,0,255)。
下面读取一张彩色图片试一下:

 public static void F1(string path)
    {
      //Scalar s = new Scalar(0, 0, 255);
      //Mat m = new Mat(100, 100, MatType.CV_8UC3, s); //矩阵数据类型(深度和通道数) MatType
      Mat m = new Mat(path, ImreadModes.AnyColor | ImreadModes.AnyDepth);

      /*
       * 小图像的每一个像素值我们都是知道的,可以输出查看,验证算法正确性,然后在ran大图
       */
      //打印 100 * 100 Mat对象像素值
      for (int i = 0; i < m.Height; i++)
      {
        for (int j = 0; j < m.Width; j++)
        {
          Vec3b color = m.Get<Vec3b>(i, j); //new Vec3b(); 颜色通道类型(字节的三元组) ,直接视同Get泛型方法返回指定类型

          //单独获取指定通道像素
          //color.Item0= m.Get<Vec3b>(i, j).Item0; //R
          //color.Item1 = m.Get<Vec3b>(i, j).Item1; //G
          //color.Item2 = m.Get<Vec3b>(i, j).Item2; //B

          Console.Write(color.Item0 + " " + color.Item1 + " " + color.Item2);
          Console.WriteLine(" "); //输出一个换行
        }
        
      }
      Console.WriteLine("图像高度:{0}", m.Height);
      Console.WriteLine("图像宽度:{0}", m.Width);
      using (new Window("M", WindowMode.AutoSize, m))
      {
        Cv2.WaitKey(0);
      }

    }

在这里插入图片描述

这张图比较大,输出像素要费点时间,最后输出了图像的高度和宽度 480 * 512 =245760 多个像素点。 像素点的值 都在0 --255之间且是正数。

2:使用指针获取一个像素值和图像的行列值

代码 在C#中使用指针方法要加 unsafe , Main函数也要加

unsafe static void Main(string[] args)
    {
      string imagePath = @"E:\image\lenna.png"; //图片加载路径
      
      Function1(imagePath);
    }
/// <summary>
    /// 操作指针要加 unsafe
    /// </summary>
    unsafe public static void Function1(string path)
    {
      Mat src = new Mat(path, ImreadModes.AnyColor);
      if (src.Empty()) //判断 MAT对象是否为空,不过在C#中好像没用,因为在mat对象初始化的时候找不到图片就直接抛出异常了,但是C++中可以用来判断。
      {
        Console.WriteLine("加载图像出错");
        return;
      }


      /*
       C++:
       Mat dst;
       dst=Mat(src.Size(), src.Type());
       dst=Scalar(127,0,255);
       */
      //Scalar s = new Scalar(127, 0, 255); //创建一个颜色标量(RED)C# 中是一个对象
      // Mat dst = new Mat(src.Size(), src.Type(),s);//创建一个与src 的大小和类型一直的图片矩阵

      //Mat dst = src.Clone(); //克隆:得到一个完全拷贝的对象

      Mat dst = new Mat();
      src.CopyTo(dst); //拷贝一个与克隆类似,但是dst必须先new出来

      //Cv2.CvtColor(src, dst, ColorConversionCodes.BGRA2GRAY); //转为灰度图
      Console.WriteLine("InputImage 颜色通道:{0}", src.Channels()); //颜色通道数
      Console.WriteLine("Create 颜色通道:{0}", dst.Channels()); //颜色通道数

      //指针获取值(根据下标),第一个像素值
      IntPtr c = dst.Ptr(0); //Mat对象的 Ptr方法:返回指向指定矩阵行的指针。
      byte* c1 = (byte*)c; //像素值在C#中是byte类型 ,在C++中是 uchar类型
      //byte* cc = (byte*)dst.Ptr(0);
      Console.WriteLine("第一个像素值:{0}", *c1);

      int row = dst.Rows; //行
      int clo = dst.Cols; //列
      Console.WriteLine("Rows :{0} ;Cols :{1}", row, clo);
      using (new Window("Create", WindowMode.FreeRatio, dst))
      using (new Window("InputImage", WindowMode.FreeRatio, src))
      {
        Cv2.WaitKey(0);
      }
    }

在这里插入图片描述

到此这篇关于OpenCvSharp实现Mat对象简单的像素操作的文章就介绍到这了,更多相关OpenCvSharp Mat对象像素操作内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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