Opencv使用指针遍历图像运用提高图像亮度

在对图像进行整张遍历时，用指针会相对高效点。

opencv中如何获取图指针呢？可以用ptr函数来获取第j行首地址。

ptr函数是Mat类中的一个成员函数，用于获取第几行首地址

template<typename _Tp> _Tp* ptr(int i0=0);

template<typename _Tp> inline

_Tp* Mat::ptr(int y)

{

CV_DbgAssert( y == 0 || (data && dims >= 1 && (unsigned)y < (unsigned)size.p[0]) );

return (_Tp*)(data + step.p[0] * y);

}

以下是Opencv使用指针遍历图像提高图像亮度的一个例子

void addContrast(Mat& image,int addval)

{

int nr = image.rows; //行数

int nc = image.cols * image.channels();

if (image.isContinuous()) { //判断在内存中是否连续

nc = nc * nr;

nr = 1;

}

for (int j = 0; j < nr; j++) {

uchar* data = image.ptr<uchar>(j);

for (int i = 0; i < nc; i++) {

if (data[i] + addval > 255)

data[i] += addval;

else

data[i] += addval;

}

void COpencvMFCDlg::OnBnClickedButton24()

{

Mat image = imread("Lena.bmp", IMREAD_GRAYSCALE);

cv::imshow("Image", image);

addContrast(image, 40);

imshow("提亮后图像", image);

}

指针遍历图像提高图像亮度测试结果

注: if (image.isContinuous()) { //判断在内存中是否连续 nc = nc * nr; nr = 1; }大家可能会看到段有些不明白。这里要讲的是opencv图像在内存中并不一定是连续的，因为有字节对齐的问题，这也是为了提高效率的作法。但有时图像在内存中又刚好是连续的，加了这句判断后，可以将二维for循环转成一维for循环，提高效率。

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