opencv
Модификация содержимого изображения
Поиск…
Задайте полное изображение сплошному цвету
Учитывая непустой cv::Mat img
некоторого размера, мы можем заполнить его до сплошного цвета несколькими способами:
img = cv::Scalar(blueVal,greenVal,redVal);
или, более общая поддержка маски, cv::Mat::setTo()
:
img.setTo(cv::Scalar(blueVal,greenVal,redVal));
Если вы используете старый API OpenCV C с IplImage* img
:
Использование:
cvSet(img, CV_RGB(redVal,greenVal,blueVal));
Пиксельная модификация изображений
В OpenCV изображения могут быть RGB / BGR, HSV, серого, черно-белого и так далее. Крайне важно знать тип данных перед обращением к изображениям.
Типы данных изображения в основном CV_8UC3
(Matrix of uchar с 3 каналами) и CV_8U (матрица канала с 1 каналом), однако возможны и преобразования в другие типы, такие как CV_32FC3, CV_64F. (см. типы данных )
Рассмотрим, что изображение представляет собой изображение RGB, которое считывается функцией imread
.
Mat rgb = imread('path/to/rgb/image', CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
//to set RED pixel value of (i,j)th to X,
rgb.at<Vec3b>(i,j)[0] = X;
Аналогично, если изображение выполнено в виде серого,
gray.at<uchar>(i,j) = X;
Обратите внимание, что в OpenCV черно-белые изображения сохраняются как CV_8U с значениями 0 и 255. Поэтому изменение BW-изображений аналогично серым изображениям.
Изменение цвета изображения в OpenCV - kmeans (). Чтобы сканировать все пиксели изображения и заменить значения пикселей на общие цвета.
#include opencv2/opencv.hpp> #include vector> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat3b img = imread("test.jpg"); z
}
imshow("Original", img); // Cluster int K = 8; int n = img.rows * img.cols; Mat data = img.reshape(1, n); data.convertTo(data, CV_32F); Mat labels; Mat1f colors; kmeans(data, K, labels, cv::TermCriteria(), 1, cv::KMEANS_PP_CENTERS, colors); for (int i = 0; i < n; ++i) { data.at<float>(i, 0) = colors(labels.at<int>(i), 0); data.at<float>(i, 1) = colors(labels.at<int>(i), 1); data.at<float>(i, 2) = colors(labels.at<int>(i), 2); } Mat reduced = data.reshape(3, img.rows); reduced.convertTo(reduced, CV_8U); imshow("Reduced", reduced); waitKey(0); return 0;
#include opencv2/opencv.hpp> #include vector> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat3b img = imread("test.jpg");
z
}