存取像素值操作

2024-04-12 22:32
文章标签 操作 像素 存取

本文主要是介绍存取像素值操作,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


在上一讲OpenCV学习笔记(四十二)——Mat数据操作之普通青年、文艺青年、暴力青年里,对Mat内数据的各种读写操作进行了速度的比较,都是我自己想到的方法,感觉不够系统,这次整理了下思路,参考了文献,把能想到的方法进行了汇总,希望能对大家有所帮助。

1.存取单个像素值

最通常的方法就是

[cpp]  view plain copy
  1. img.at<uchar>(i,j) = 255;  
  2. img.at<Vec3b>(i,j)[0] = 255;  

如果你觉得at操作显得太笨重了,不想用Mat这个类,也可以考虑使用轻量级的Mat_类,使用重载操作符()实现取元素的操作。

[cpp]  view plain copy
  1. cv::Mat_<uchar> im2= img; // im2 refers to image  
  2.    im2(50,100)= 0; // access to row 50 and column 100  

2.用指针扫描一幅图像

对于一幅图像的扫描,用at就显得不太好了,还是是用指针的操作方法更加推荐。先介绍一种上一讲提到过的

[cpp]  view plain copy
  1. for (int j=0; j<nl; j++)  
  2. {  
  3.         uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
  4.         for (int i=0; i<nc; i++)  
  5.        {                   
  6.                   data[i] = 255;  
  7.         }  
  8. }  

更高效的扫描连续图像的做法可能是把W*H的衣服图像看成是一个1*(w*h)的一个一维数组,这个想法是不是有点奇葩,这里要利用 isContinuous 这个函数判断图像内的像素是否填充满,使用方法如下:

[cpp]  view plain copy
  1. if (img.isContinuous())  
  2. {  
  3.         nc = img.rows*img.cols*img.channels();  
  4. }  
  5. uchar* data = img.ptr<uchar>(0);  
  6. for (int i=0; i<nc; i++)  
  7. {  
  8.         data[i] = 255;  
  9. }  

更低级的指针操作就是使用Mat里的data指针,之前我称之为暴力青年,使用方法如下:

[cpp]  view plain copy
  1. uchar* data = img.data;  
  2. // img.at(i, j)  
  3. data = img.data + i * img.step + j * img.elemSize();  

3.用迭代器iterator扫描图像

和C++STL里的迭代器类似,Mat的迭代器与之是兼容的。是MatIterator_。声明方法如下:

[cpp]  view plain copy
  1. cv::MatIterator_<Vec3b> it;  

或者是:

[cpp]  view plain copy
  1. cv::Mat_<Vec3b>::iterator it;  

扫描图像的方法如下:

[cpp]  view plain copy
  1. Mat_<Vec3b>::iterator it = img.begin<Vec3b>();  
  2. Mat_<Vec3b>::iterator itend = img.end<Vec3b>();  
  3. for (; it!=itend; it++)  
  4. {  
  5.          (*it)[0] = 255;  
  6. }  

4.高效的scan image方案总结

还是用我们之前使用过的getTickCount、getTickFrequency函数测试速度。这里我就不一一列举我测试的结果了,直接上结论。测试发现,好的编写风格可以提高50%的速度!要想减少程序运行的时间,必要的优化包括如下几个方面:

(1)内存分配是个耗时的工作,优化之

(2)在循环中重复计算已经得到的值,是个费时的工作,优化之;举例:

[cpp]  view plain copy
  1. int nc = img.cols * img.channels();  
  2. for (int i=0; i<nc; i++)  
  3. {.......}  
  4. //**************************  
  5. for (int i=0; i<img.cols * img.channels(); i++)  
  6. {......}  

后者的速度比前者要慢上好多。

(3)使用迭代器也会是速度变慢,但迭代器的使用可以减少程序错误的发生几率,考虑这个因素,可以酌情优化

(4)at操作要比指针的操作慢很多,所以对于不连续数据或者单个点处理,可以考虑at操作,对于连续的大量数据,不要使用它

(5)扫描连续图像的做法可能是把W*H的衣服图像看成是一个1*(w*h)的一个一维数组这种办法也可以提高速度。短的循环比长循环更高效,即使他们的操作数是相同的

以上的这些优化可能对于大家的程序运行速度提高并不明显,但它们毕竟是个得到速度提升的好的编程策略,希望大家能多采纳。

还有就是利用多线程也可以高效提高运行速度。OpenMP和TBB是两种流行的APT,不过对于多线程的东西,我是有些迷糊的,呵呵

5.整行整列像素值的赋值

对于整行或者整列的数据,可以考虑这种方式处理

[cpp]  view plain copy
  1. img.row(i).setTo(Scalar(255));  
  2. img.col(j).setTo(Scalar(255));  

http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7182185

这篇关于存取像素值操作的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/898418

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