本文是《OpenCV实战从入门到精通》系列之第12篇

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之一 -- OpenCV宏的讲解

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之二 -- OpenCV如何进行图像腐蚀操作

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之三 -- canny边缘检测

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之四 -- 常用的函数讲解（mat、imread、imshow、imwrite、nameWindow）

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之五 -- 教你使用Rect()函数

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之六 -- 教你如何使用滑动条-createTrackbar()函数

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之七 -- 教你如何使用鼠标操作SetMouseCallback

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之八 -- 带你深入理解Mat容器

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之九 -- OpenCV有哪些常用的数据结构和函数 

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十 -- 教你如何使用OpenCV绘制基本图形

【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十一 -- LUT函数讲解及像素在矩阵中如何存储

目录

本文是《OpenCV实战从入门到精通》系列之第12篇

三种方法

运行结果：

注意：

三种方法

  

   

    

     

    
    

     

      //------------------------【】-------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      // 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //---------------------------------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //------------------------【访问元素的三种方法】-------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      // 头文件，命名空间
     
    
   

    

     

    
    

     

      //---------------------------------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include<opencv2/core/core.hpp>
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include<iostream>
     
    
   

    

     

    
    

     

      using namespace std;
     
    
   

    

     

    
    

     

      using namespace cv;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //------------------------【全局函数声明】-------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      // 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //---------------------------------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      void colorReduce(Mat& inputImage,Mat& outputImage,int div);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //------------------------【main函数】-------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      // 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //---------------------------------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      int main()
     
    
   

    

     

    
    

     

      {
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【1】创建原始图并显示
     
    
   

    

     

    
    

     

      	Mat srcImage = imread("1.jpg");
     
    
   

    

     

    
    

     

      	imshow("原始图像", srcImage);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【2】按原始图参数规格创建效果图
     
    
   

    

     

    
    

     

      	Mat dstImage;
     
    
   

    

     

    
    

     

      	dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());//大小一样，类型一样
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【3】记录起始时间
     
    
   

    

     

    
    

     
	double time0 = static_cast<double>(getTickCount());
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【4】调用颜色空间缩减函数
     
    
   

    

     

    
    

     

      	colorReduce(srcImage, dstImage, 32);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【5】计算运行时间并输出
     
    
   

    

     

    
    

     

      	time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();
     
    
   

    

     

    
    

     
	cout << "此方法运行时间为; " << time0 << "秒" << endl;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//【6】显示效果图
     
    
   

    

     

    
    

     

      	imshow("效果图", dstImage);
     
    
   

    

     

    
    

     

      	waitKey(0);
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
   

    

     

    
    

     

      //------------------------【colorReduce函数】-------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      // 指针访问，C语言中操作符[]
     
    
   

    

     

    
    

     

      //---------------------------------------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

      void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div)
     
    
   

    

     

    
    

     

      {
     
    
   

    

     

    
    

     
	//参数准备
     
    
   

    

     

    
    

     

      	outputImage = inputImage.clone(); //首先复制到临时变量
     
    
   

    

     

    
    

     
	int rowNumber = outputImage.rows; //行数
     
    
   

    

     

    
    

     
	int colNumber = outputImage.cols*outputImage.channels();//列数x通道数=每一行元素个数
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	//双重循环，遍历所有像素值
     
    
   

    

     

    
    

     
	for (int i = 0; i < rowNumber; i++) //行循环
     
    
   

    

     

    
    

     

      	{
     
    
   

    

     

    
    

     

      		uchar* data = outputImage.ptr<uchar>(i); //获取第i行的首地址
     
    
   

    

     

    
    

     
		for (int j = 0; j < colNumber; j++) //列循环
     
    
   

    

     

    
    

     

      		{
     
    
   

    

     

    
    

     

      			data[j] = data[j] / div*div + div / 2;
     
    
   

    

     

    
    

     
			//也可以写成： *data++ = *data/div*div +div/2;
     
    
   

    

     

    
    

     

      		}
     
    
   

    

     

    
    

     

      	}
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
  
 

运行结果：

代码中已经详细备注每一行的意义。

注意：

uchar* data = outputImage.ptr<uchar>(i); //获取第i行的首地址
 

文章来源: kings.blog.csdn.net，作者：人工智能博士，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：kings.blog.csdn.net/article/details/102475849