OpenCV矩阵上的掩码操作

发布时间：2024年01月21日

我们的测试用例

让我们考虑图像对比度增强方法的问题。基本上，我们想对图像的每个像素应用以下公式：

我(?i，j）=5?我(?i，j）?[我(i?1，j)+我(i+1，j)+我(?i，j?1)+我(?i，j+1)]

?我(?i，j）?M，其中?M=我?j?10+1?10?100?15?1+10?10

第一种表示法是使用公式，而第二种表示法是第一种表示法的压缩版本，使用掩码。通过将掩码矩阵的中心（大写字母表示为零-零索引）放在要计算的像素上，并将像素值乘以重叠的矩阵值相加来使用掩码。这是一回事，但是在大型矩阵的情况下，后一种符号更容易查看。

法典

C++爪哇岛蟒

您可以从此处下载此源代码，或查看位于 的 OpenCV 源代码库示例目录。samples/cpp/tutorial_code/core/mat_mask_operations/mat_mask_operations.cpp

#include < opencv2/imgcodecs.hpp>
#include < opencv2/highgui.hpp>
#include < opencv2/imgproc.hpp>
#include < iostream>
使用命名空间 std;
使用命名空间 CV;
static void help（char* progName）
{
cout << endl
<< “这个程序展示了如何使用蒙版过滤图像：自己写和”
<< “filter2d 方式。<< endl
<< “用法：” << endl
<< progName << “ [image_path -- default lena.jpg] [G -- grayscale] ” << endl << endl;
}
无效锐化（const Mat&myImage，Mat&Result）;
int main（ int argc， char* argv[]）
{
帮助（argv[0]）;
const char* 文件名 = argc >=2 ？argv[1] ： “lena.jpg”;
垫子 src， dst0， dst1;
if （argc >= 3 && ！strcmp（“G”， argv[2]））
src = imread（ samples：：findFile（ 文件名 ）， IMREAD_GRAYSCALE);
还
src = imread（ samples：：findFile（ 文件名 ）， IMREAD_COLOR);
如果 （src.空())
{
cerr << “无法打开图像 [” <<文件名<< “]” << endl;
返回EXIT_FAILURE;
}
namedWindow（“输入”， WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow（“输出”， WINDOW_AUTOSIZE);
imshow（ “输入”， src ）;
double t = （double）getTickCount();
锐化（ src， dst0 ）;
t = （（double）getTickCount（） - t）/getTickFrequency();
cout << “以秒为单位的手写函数时间：” << t << endl;
imshow（ “输出”， dst0 ）;
垫核 = （Mat_<char>（3,3） << 0， -1， 0，
-1, 5, -1,
0, -1, 0);
t = （double）getTickCount();
filter2D（ src， dst1， src.depth（）， 内核 ）;
t = （（double）getTickCount（） - t）/getTickFrequency();
cout << “内置 filter2D 时间以秒为单位传递：” << t << endl;
imshow（ “输出”， dst1 ）;
返回EXIT_SUCCESS;
}
无效锐化（const Mat&myImage，Mat&Result）
{
CV_Assert（myImage.深度（） == CV_8U）;仅接受 uchar 图像
const int nChannels = myImage。渠道();
结果。创建（myImage.size（），myImage。类型());
for（int j = 1 ; j < myImage.行-1;++j）
{
const uchar* previous = myImage。PTR<uchar>（J-1）;
const uchar* current = myImage。PTR<uchar>（J）;
const uchar* next = myImage。PTR<uchar>（J+1）;
uchar* 输出 = 结果。PTR<uchar>（j）;
for（int i= nChannels;我< nChannels*（myImage.cols-1）;++i）
{
输出[i] = saturate_cast<uchar>（5*current[i]
-current[i-nChannels] - current[i+nChannels] - 上一个[i] - 下一个[i]）;
}
}
结果。行 （0） 中。setTo（标量（0））;
结果。row（结果。rows-1）。setTo（标量（0））;
结果。col（0） 中。setTo（标量（0））;
结果。col（结果。cols-1）。setTo（标量（0））;
}

基本方法

C++爪哇岛蟒

现在让我们看看如何通过使用基本的像素访问方法或使用?filter2D（）?函数来实现这一点。

下面是一个函数可以做到这一点：

无效锐化（const Mat&myImage，Mat&Result）
{
CV_Assert（myImage.depth（） == CV_8U）;仅接受 uchar 图像
const int nChannels = myImage.channels（）;
结果.create（myImage.size（），myImage.type（））;
for（int j = 1 ; j < myImage.rows-1; ++j）
{
const uchar* 前 = myImage.ptr<uchar>（j - 1）;
const uchar* 当前 = myImage.ptr<uchar>（j ）;
const uchar* next = myImage.ptr<uchar>（j + 1）;
uchar* 输出 = Result.ptr<uchar>（j）;
for（int i= nChannels;i < nChannels*（myImage.cols-1）;++i）
{
输出[i] = saturate_cast<uchar>（5*current[i]
-current[i-nChannels] - current[i+nChannels] - 上一个[i] - 下一个[i]）;
}
}
结果.row（0）.setTo（标量（0））;
结果.row（Result.rows-1）.setTo（标量（0））;
结果.col（0）.setTo（标量（0））;
结果.col（Result.cols-1）.setTo（标量（0））;
}

首先，我们确保输入图像数据是无符号字符格式。为此，我们使用?cv：：CV_Assert?函数，当其中的表达式为 false 时，该函数会抛出错误。

CV_Assert（myImage.depth（） == CV_8U）;仅接受 uchar 图像

我们创建一个与输入具有相同大小和类型的输出图像。正如您在存储部分中看到的，根据通道的数量，我们可能有一个或多个子列。

我们将通过指针遍历它们，因此元素的总数取决于这个数字。

const int nChannels = myImage.channels（）;
结果.create（myImage.size（），myImage.type（））;

我们将使用普通的 C [] 运算符来访问像素。由于我们需要同时访问多行，因此我们将获取每行的指针（上一行、当前行和下一行）。我们需要另一个指向要保存计算位置的指针。然后，只需使用 [] 运算符访问正确的项目即可。为了向前移动输出指针，我们只需在每次操作后增加此值（增加一个字节）：

for（int j = 1 ; j < myImage.rows-1; ++j）
{
const uchar* 前 = myImage.ptr<uchar>（j - 1）;
const uchar* 当前 = myImage.ptr<uchar>（j ）;
const uchar* next = myImage.ptr<uchar>（j + 1）;
uchar* 输出 = Result.ptr<uchar>（j）;
for（int i= nChannels;i < nChannels*（myImage.cols-1）;++i）
{
输出[i] = saturate_cast<uchar>（5*current[i]
-current[i-nChannels] - current[i+nChannels] - 上一个[i] - 下一个[i]）;
}
}

在图像的边框上，上部符号导致不存在的像素位置（如负一 - 负一）。在这些方面，我们的公式是不确定的。一个简单的解决方案是不要在这些点上应用内核，例如，将边框上的像素设置为零：

结果.row（0）.setTo（标量（0））;
结果.row（Result.rows-1）.setTo（标量（0））;
结果.col（0）.setTo（标量（0））;
结果.col（Result.cols-1）.setTo（标量（0））;

filter2D 函数

C++爪哇岛蟒

应用这种过滤器在图像处理中非常普遍，以至于在 OpenCV 中有一个函数可以处理应用掩码（在某些地方也称为内核）。为此，您首先需要定义一个包含掩码的对象：

垫核 = （Mat_<char>（3,3） << 0， -1， 0，
-1, 5, -1,
0, -1, 0);

然后调用?filter2D（）?函数，指定要使用的输入、输出图像和内核：

filter2D（ src， dst1， src.depth（）， 内核 ）;

该函数甚至还有第五个可选参数来指定内核的中心，第六个参数用于在将过滤后的像素存储在 K 中之前向它们添加可选值，第七个参数用于确定在操作未定义（边界）的区域中要执行的操作。

此函数更短、更不冗长，并且由于进行了一些优化，因此通常比手动编码的方法更快。例如，在我的测试中，第二个只用了 13 毫秒，而第一个只用了大约 31 毫秒。有很大的不同。

例如：

结果MatMaskFilter2D.png

文章来源:https://blog.csdn.net/2301_81888214/article/details/135711892
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