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翻譯：陳之炎
校對：吳振東

本文約2400字，建議閱讀5分鐘
本文為大家系統(tǒng)地介紹了OpenCV對圖像的操作。

圖像的輸入/輸出

從文件中加載圖像：

如果讀入的是一個JPG文件，默認狀態(tài)下會創(chuàng)建一個3通道圖像。如果你需要將其制成灰度圖像，則使用以下代碼：

注

文件格式由其內容（前幾個字節(jié)）確定。將圖像保存為一個文件：

注

文件的格式由其擴展名確定。

用CV :: imdecode和CV :: imencode從內存中讀取和寫入圖像。

基本的圖像操作

訪問像素亮度值

為了獲取像素亮度值，首先必須知道圖像的類型和通道數(shù)。下面是一個單通道灰度圖像的示例（數(shù)據(jù)類型8UC1）和像素坐標x和y：

C ++版本：intensity.val [0]包含從0到255的值，需要注意的是x和y的排序。OpenCV圖像采用了結構化的矩陣來表示，使用以下兩種情形使用同樣的協(xié)議 - 基于0的行索引（或y坐標）在先，后面跟隨基于0的列索引（或x坐標）。此外，也可以使用下面的符號（僅適用于C ++ ）：

下面，來看一個BGR色彩排序的3通道圖像（由imread返回默認格式）：

C ++代碼

Python

對于數(shù)據(jù)類型為浮點值的圖像,可以使用相同的方法（例如，可以通過運行Sobel算子獲取一個通道的圖像）（僅適用于C ++）：

利用相同的方法可以修改像素亮度值：

OpenCV中有一些函數(shù)，尤其是在calib3d模塊中，如CV :: projectPoints函數(shù),可以將 2D或3D像素點值轉換成Mat形式的矩陣。該矩陣包含一列，每一行對應于一個點，矩陣類型為32FC2或32FC3。利用std::vector可以很容易地構建出這樣的矩陣（僅適用于C ++）：

利用相同的方法Mat::at可以訪問矩陣中的點（僅適用于C ++）：

內存管理和引用計數(shù)

Mat是保持矩陣/圖像特性的一種結構（包括行數(shù)和列數(shù)，數(shù)據(jù)類型等）和一個指向數(shù)據(jù)的指針。對應一個相同的圖像數(shù)據(jù)，可以構建出多個Mat實例，此外, Mat還包含一個引用計數(shù)器，當Mat對象被釋放時，利用引用計數(shù)器指針來決定是否重新分配數(shù)據(jù)。下面的這個例子是在不進行數(shù)據(jù)復制的情況下，創(chuàng)建兩個MAT矩陣: （僅適用于C ++）

結果得到了一個3列的32FC1矩陣，而不是一個1列的32FC3矩陣。pointsMat使用像素點的數(shù)據(jù)，釋放時無需重新分配內存。在這種特殊情況下，開發(fā)人員必須確保 points的生命周期要比比pointsMat的生命周期更長。如果需要復制數(shù)據(jù)的話，則使用cv::Mat::copyTo或者 cv::Mat::clone兩個函數(shù)：

應為上述每個函數(shù)提供一個空的Mat輸出，每一次實現(xiàn)均是對目標矩陣調用一次Mat::create。如果矩陣為空，則利用該方法為矩陣分配數(shù)據(jù)。如果矩陣不為空，并且大小和數(shù)據(jù)類型均無誤，則該方法不起作用。然而，如果大小或數(shù)據(jù)類型與輸入?yún)?shù)不同，則重新分配（和丟失）原有數(shù)據(jù)，重新分配一個新的數(shù)據(jù):

基本操作

每一個像素矩陣均定義有一些快捷的操作符。例如，下面是如何從現(xiàn)有的灰度圖像中提取出黑色圖像IMG

選擇感興趣的區(qū)域：

將彩色圖像轉換成灰度圖像：

將圖像類型從8UC1變?yōu)?32FC1：

可視化圖像

在算法開發(fā)過程中，如果能看到運行的中間結果是非常有用的。OpenCV提供了一種可視化圖像的便捷方式。采用以下代碼可以顯示一副8U圖像：

調用waitKey（）函數(shù)啟動消息傳遞周期，等待“圖像”窗口的一次鍵盤鍵入。此時,需要將32F圖像轉換為8U類型的圖像。例如:

注

這里沒有必要使用CV :: namedWindow函數(shù)，因為它后面緊跟著CV :: imshow。然而，可以用cv::createTrackbar來改變窗口屬性。

本文以C++語言代碼為例，獲取Java和python版本可在原文中查看：

https://docs.opencv.org/4.5.2/d5/d98/tutorial_mat_operations.html

編輯：王菁

校對：汪雨晴

下一小節(jié)：1.5 利用OpenCV疊加（混合）兩幅圖像

往期回顧：

獨家｜OpenCV 1.1 Mat - 基本圖像容器（附鏈接）

獨家｜OpenCV 1.2 如何用OpenCV掃描圖像、查找表和測量時間（附鏈接）

獨家｜OpenCV 1.3 矩陣的掩膜操作（附鏈接）

譯者簡介

陳之炎，北京交通大學通信與控制工程專業(yè)畢業(yè)，獲得工學碩士學位，歷任長城計算機軟件與系統(tǒng)公司工程師，大唐微電子公司工程師，現(xiàn)任北京吾譯超群科技有限公司技術支持。目前從事智能化翻譯教學系統(tǒng)的運營和維護，在人工智能深度學習和自然語言處理（NLP）方面積累有一定的經(jīng)驗。業(yè)余時間喜愛翻譯創(chuàng)作，翻譯作品主要有：IEC-ISO 7816、伊拉克石油工程項目、新財稅主義宣言等等，其中中譯英作品“新財稅主義宣言”在GLOBAL TIMES正式發(fā)表。能夠利用業(yè)余時間加入到THU 數(shù)據(jù)派平臺的翻譯志愿者小組，希望能和大家一起交流分享，共同進步

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獨家｜OpenCV 1.4 對圖像的操作

校對：吳振東