opencv
ピクセルアクセス

備考

cv :: Mat :: atで個々のピクセル値にアクセスする （）

OpenCV cv::Matオブジェクトのピクセル値にアクセスするには、まず行列の型を知る必要があります。

最も一般的なタイプは次のとおりです。

• 8ビットの1チャネルグレースケール画像の場合はCV_8UC1 、
• 32ビット浮動小数点1チャンネルグレースケール画像用のCV_32FC1 。
• CV_8UC3 （8ビット3チャネルカラー画像用）そして
• 32ビット浮動小数点3チャネルカラー画像用のCV_32FC3 。

cv::imreadのデフォルト設定では、 CV_8UC3行列が作成されます。

個々のピクセルにアクセスするには、最も効率的ではありませんが、 cv::Mat::at<T>(r,c)メソッドを使用しますrは行列の行 、 cは列です。テンプレートの引数は、行列の型によって異なります。

あなたはcv::Mat imageを持っているとしましょう。そのタイプに応じて、アクセス方法とピクセルカラータイプが異なります。

• CV_8UC1 ： uchar pixelGrayValue = image.at<uchar>(r,c) 。
• CV_8UC3 ： cv::Vec3b pixelColor = image.at<cv::Vec3b>(r,c) 。 cv::Vec3bオブジェクトは、3つのuchar値（0〜255の整数）を表します。
• CV_32FC1 ： float pixelGrayValue = image.at<float>(r,c) 。
• CV_32FC3 ： cv::Vec3f pixelColor = image.at<cv::Vec3f>(r,c) 。 cv::Vec3fオブジェクトは、 float値の3つ組を表します。

OpenCVはMatlabのような行優先順位の画像を表すか、または代数の慣習として表現することに注意してください。したがって、ピクセル座標が(x,y)場合、 image.at<..>(y,x)を使用してピクセルにアクセスします。

あるいは、 at<>単一のcv::Point引数を介してアクセスをサポートすることもできます。
この場合、アクセスはcolumn-majorで実行されます 。

image.at<..>(cv::Point(x,y));

このメソッドの詳細については、 OpenCVのドキュメントを参照してください。

cv :: Mat :: ptrを使った効率的なピクセルアクセスポインタ

効率が重要な場合、 cv::Matオブジェクトのピクセルを素早く処理するには、 ptr<T>(int r)メソッドを使用して、行rの先頭（0から始まるインデックス）へのポインタを取得します。

マトリックスタイプによれば、ポインタは異なるテンプレートを有する。

• CV_8UC1 ： uchar* ptr = image.ptr<uchar>(r);
• CV_8UC3 ： cv::Vec3b* ptr = image.ptr<cv::Vec3b>(r);
• CV_32FC1 ： float* ptr = image.ptr<float>(r);
• CV_32FC3 ： cv::Vec3f* ptr = image.ptr<cv::Vec3f>(r);

次に、このptrオブジェクトを使用して、 ptr[c]呼び出して行rと列cピクセル値にアクセスできます。

これを説明するために、ここではディスクから画像をロードし、青と赤のチャンネルを反転させ、ピクセル単位で操作する例を示します。

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

int main(int argc, char** argv) {
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

    if(!image.data) {
        std::cout << "Error: the image wasn't correctly loaded." << std::endl;
        return -1;
    }

    // We iterate over all pixels of the image
    for(int r = 0; r < image.rows; r++) {
        // We obtain a pointer to the beginning of row r
        cv::Vec3b* ptr = image.ptr<cv::Vec3b>(r);

        for(int c = 0; c < image.cols; c++) {
            // We invert the blue and red values of the pixel
            ptr[c] = cv::Vec3b(ptr[c][2], ptr[c][1], ptr[c][0]);
        }
    }

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

    return 0;
}

C ++でのグレー画像のピクセル値の設定と取得

// PixelAccessTutorial.cpp : Defines the entry point for the console 
// Environment: Visual studio 2015, Windows 10
// Assumptions: Opecv is installed configured in the visual studio project
// Opencv version: OpenCV 3.1

#include "stdafx.h"
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<string>
#include<iostream>

int main()
{

    cv::Mat imgOriginal;        // input image
    cv::Mat imgGrayscale;        // grayscale of input image

    std::cout << "Please enter an image filename : ";
    std::string img_addr;
    std::cin >> img_addr;

    std::cout << "Searching for " + img_addr << std::endl;

    imgOriginal = cv::imread(img_addr);            // open image

        if (imgOriginal.empty()) {                                    // if unable to open image
            std::cout << "error: image not read from file\n\n";        // show error message on command line
            return(0);                                                // and exit program
        }

    cv::cvtColor(imgOriginal, imgGrayscale, CV_BGR2GRAY);        // convert to grayscale

    const int channels = imgGrayscale.channels();
    printf("Number of channels = %d", channels);

    cv::Mat output ;
    imgGrayscale.copyTo(output); // Just to make sure the Mat objects are of the same size. 

    //Set the threshhold to your desired value
    uchar threshhold = 127; 

    if (channels == 1)
    {
        for (int x = 0; x<imgGrayscale.rows; x++) {
            for (int y = 0; y<imgGrayscale.cols; y++) {
                // Accesssing values of each pixel
                if (imgGrayscale.at<uchar>(x, y) >= threshhold) {
                    // Setting the pixel values to 255 if it's above the threshold
                    output.at<uchar>(x, y) = 254;
                }
                else if (imgGrayscale.at<uchar>(x, y) < threshhold) {
                    // Setting the pixel values to 255 if it's below the threshold
                    output.at<uchar>(x, y) = 0;
                }
                else {
                    // Just in case
                    printf("The value at (%d, %d) are not right. Value: %d\n", x, y, imgGrayscale.at<uchar>(x, y));
                }
            }
        }
    }
    else if (channels == 3)
    {
        // This is only for  gray scale images
        printf("\tThe image has 3 channels. The function does not support images with 3 channels.\n");
    }

    //Create windows to show image
    cv::namedWindow("Gray scale", CV_WINDOW_AUTOSIZE);    
    cv::namedWindow("Binary", CV_WINDOW_AUTOSIZE);        

    cv::imshow("Gray scale", imgGrayscale);        
    cv::imshow("Binary", output);

    cv::waitKey(0);                    // hold windows open until user presses a key

    return 0;
}

Matiteratorによる代替ピクセルアクセス

これはピクセルを反復する最善の方法ではありません。しかし、それはcv :: Mat :: at <T>よりも優れています。

フォルダ内にカラー画像があり、この画像の各ピクセルを繰り返し、緑色と赤色のチャンネルを消去したいとします（これは一例であり、より最適化された方法で行うことができます）。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 


int main(int argc, char **argv)
{

// Create a container
cv::Mat im; 

//Create a vector
cv::Vec3b *vec;

// Create an mat iterator
cv::MatIterator_<cv::Vec3b> it;

// Read the image in color format
im = cv::imread("orig1.jpg", 1);

// iterate through each pixel
for(it = im.begin<cv::Vec3b>(); it != im.end<cv::Vec3b>(); ++it)
{
    // Erase the green and red channels 
    (*it)[1] = 0;
    (*it)[2] = 0;
}


// Create a new window
cv::namedWindow("Resulting Image");

// Show the image
cv::imshow("Resulting Image", im);

// Wait for a key
cv::waitKey(0);

return 0;
}

これをCmakeでコンパイルするには：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(Main)
find_package(OpenCV REQUIRED)
add_executable(Main main.cpp)
target_link_libraries(Main ${OpenCV_LIBS})

元の画像：

処理された画像：

ブルーチャンネルには触れないことに注意してください。

詳細については、 http ： //docs.opencv.org/2.4/opencv_tutorials.pdfを参照してください。

マットのピクセルアクセス

OpenCV Mat構造での個々のピクセルアクセスは、複数の方法で実現できます。アクセス方法を理解するには、最初にデータ型を学習することをお勧めします。

「基本構造」では、基本的なデータ型について説明します。まもなく、 CV_<bit-depth>{U|S|F}C(<number_of_channels>)は型の基本構造です。それに加えて、 Vec構造を理解することが重要です。

typedef Vec<type, channels> Vec< channels>< one char for the type>

typeはuchar, short, int, float, doubleあり、それぞれの型の文字はそれぞれb, s, i, f, dです。

たとえば、Vec2bはunsigned char vector of 2 channels示しunsigned char vector of 2 channels 。

Mat mat(R,C,T)考えてみましょう。Rは#rows、Cは#cols、Tは型です。 mat （i、j）座標にアクセスするいくつかの例は次のとおりです。

2D：

If the type is CV_8U or CV_8UC1 ---- //they are alias
mat.at<uchar>(i,j) // --> This will give char value of index (i,j)
//If you want to obtain int value of it
(int)mat.at<uchar>(i,j)

If the type is CV_32F or CV_32FC1 ---- //they are alias
mat.at<float>(i,j) // --> This will give float value of index (i,j)

3D：

If the type is CV_8UC2 or CV_8UC3 or more channels
mat.at<Vec2b/Vec3b>(i,j)[k] // note that (k < #channels)
//If you want to obtain int value of it
(int)mat.at<uchar>(i,j)[k] 

If the type is CV_64FC2 or CV_64FC3 
mat.at<Vec2d/Vec3d>(i,j)[k] // note that k < #channels

<...>に正しい型を入力することは非常に重要<...>そうしないと、実行時エラーまたは望ましくない結果を得ることができます。