opencv 이미지 스트리밍 (스캔)

1. 간단한 방법: 아래 표기법 cv::at(x, y)

C 언어와 유사한 2차원 그룹을 옮겨다니며, 아래 첨자 (x, y) 를 통해 데이터 요소에 접근하고,opencv에서img를 사용합니다.at(x, y) - 이미지의 요소(픽셀 포인트)에 액세스합니다.그 중에서img은Mat류의 대상이다. 이 대상은 구성원 함수at(x, y)를 호출한다. 이 함수는 템플릿 함수이고 T는 원소의 유형이며 uchar일 수도 있고Vec3b 유형일 수도 있다.(x, y)는 각각 이미지의 위치 행과 열입니다.

#include 
#include   
#include   
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    double t;
    namedWindow("src");
    namedWindow("dst");

    Mat src, src2, dst;
    src = imread("./src/img4.jpg", IMREAD_UNCHANGED);
    dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    int channel = src.channels(); // 

    float a = 1.5;// 
    int b = 0;// 
    t = (double)getTickCount();

    // 
    switch (channel)
    {
        case 1:
            for (int i = 0; i < src.rows; i++)
                for (int j = 0; j < src.cols; j++)
                    dst.at(i, j) = saturate_cast(a * src.at(i, j) + b);
            break;
        default:
            for (int i = 0; i < src.rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < src.cols; j++)
                {
                    for (int c = 0; c < src.channels(); c++)
                    {
                        dst.at(i, j)[c] = saturate_cast(a * src.at(i, j)[c] + b);
                    }
                }
            }
    }

    t = ((double)getTickCount() - t) / getTickFrequency();
    cout << t << endl;

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

2. 유효한 방법: 포인터를 통해 cv:::ptr(i=0) 또는 cv::ptr(i,j)에 접근

img.ptr(i=0)는 T타입의 포인터를 되돌려줍니다. 이 함수는 템플릿 함수이고 T는 요소 타입이며 기본값은 uchar 타입,img입니다.ptr(i,j)의 용법은 유사하다.

// 
uchar *p, *pt;
if (channel == 1)
{
    for (int i = 0; i < src.rows; i++)
    {
        pt = src.ptr(i);
        p = dst.ptr(i);
        for (int j = 0; j < src.cols; j++)
        {
            p[j] = saturate_cast(a * pt[j] + b);
        }
    }
}
else
{
    for (int i = 0; i < src.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < src.cols; j++)
        {
            pt = src.ptr(i,j);
            p = dst.ptr(i,j);
            for (int c = 0; c < src.channels(); c++)
            {
                p[c] = saturate_cast(a * pt[c] + b);
            }
        }
    }
}

3. 테이블 검색을 통해: cv::: LUT(src, lut, dst)

세 매개변수는 모두 Mat의 객체입니다.src는 원소가 8자리인 입력 이미지이고 dst는 출력 결과입니다. 크기, 원소 유형은 src와 같습니다. lut는 256개의 원소를 포함하는 검색표입니다. 우선 Mat 유형의 검색표를 구축합니다.

Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U)
uchar *p = lookUpTable.ptr()
for( int i = 0; i < 256; ++i)
    p[i] = table[i];

마지막 호출 함수 cv::LUT(src, lut, dst)

요약:

이러한 효율성 비교:at () < ptr () < LUT ()