一、图像数值修改，生成新图像
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <highgui.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
Mat image;
image = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test.jpg", IMREAD_COLOR);//放一张图在桌面
// 对图像进行所有像素用 （255- 像素值）
Mat invertImage;
image.copyTo(invertImage);
// 获取图像宽、高
int channels = image.channels();
int rows = image.rows;
int cols = image.cols * channels;
if (image.isContinuous()) {
cols *= rows;
rows = 1;
}
// 每个像素点的每个通道255取反
uchar* p1;
uchar* p2;
for (int row = 0; row < rows; row++) {
p1 = image.ptr<uchar>(row);// 获取像素指针
p2 = invertImage.ptr<uchar>(row);
for (int col = 0; col < cols; col++) {
*p2 = 255 - *p1; // 取反
p2++;
p1++;
}
}
// create windows
namedWindow("My Test", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("My Invert Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
// display image
imshow("My Test", image);
imshow("My Invert Image", invertImage);
// 关闭
waitKey(0);
destroyWindow("My Test");
destroyWindow("My Invert Image");
return 0;
}
以上代码中主要的几个知识点解释下：
1.image.rows与image.cols
获取图像的行数与列数，这里就涉及到一个矩阵的知识，一个240*360的矩阵表示行数240、列数360大小的图像，每个像素点代表一个矩阵的位置。
2.int channels = image.channels();
获取图像的通道，说到通道，就是一个新的概念了，一个图像的通道数是N，就表明每个像素点处有N个数，常见的是1通道和3通道，2通道和4通道不常见。1通道的是灰度图。3通道的是彩色图像，比如RGB图像，例如RGB(255,255,255)。上一点讲到矩阵，每一个矩阵的点即像素点可能是1通道、也可能是3通道。
3.image.isContinuous()
判断矩阵是否连续，如果是连续的，那么cols *= rows;列数等于原行数乘以列数，rows = 1;行数等于1。意思就是变成一行，很好理解的。
4.image.ptr<uchar>(row);
获取图像第一行的第一个位置指针，并修改该指针对应的数值*p2 = 255 - *p1;
5.没了
对比一下效果
