图像处理---《获取图像的像素指针、像素范围的处理、掩膜应用》

图像处理---《图片的掩膜处理-->提高图像的亮度》

　　学习：针对一张图片，（1）如何获取图像的像素指针、（2）像素范围的处理、（3）掩膜应用

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作者：@WP20190612
环境：VS2010 + OpenCV2.4.3
功能：掩膜操作---提高图像的对比度
说明：
    知识1：获取图像的像素指针
    CV_Assert(myImage.depth()==CV_8U);
    Mat.ptr<uchar>(int i=0);     获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计数
    const uchar* current=myImage.ptr<uchar>(row);    获取当前行的指针
    p(row, col)=current[col];     获取当前像素点p(row, col)的像素值
    要点---要明确哪个像素指针可以调整，哪里不可以调整

    知识点2：
    像素范围的处理 saturate_cast<uchar>， 确保RGB值 范围在0~255之间。
    saturate_cast<uchar>(-100) 返回0；
    saturate_cast<uchar>(288) 返回255；
    saturate_cast<uchar>(100) 返回100；

    知识点3：
    掩膜操作---提高图像的对比度
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//-------------------------------功能：自己写函数 实现 图像的掩膜操作--------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;

int main (int argc, char** argv)  //argumentss 参数；argc命令行参数个数;
{
    Mat src, dst;
    src = imread("D:\work_VS2010\example_opencv\test001.png");
    if (!src.data)
    {
        printf("could not load image ...
");
        return -1;   //return 0 成功完成本函数；return -1 未能完成本函数
    }
    namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input image", src);
    
    //----------------------------开始处理图像---------------------------------------
    //int cols = src.cols；                     // 单通道
    int cols    = (src.cols-1)*src.channels();  // 多通道图像的行数---图像的宽度
    int offsetX = src.channels();               // 通道数
    int rows    = src.rows;
    
    dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());   // 初始化一个与原图像矩阵大小一致的0矩阵，用于存放处理后的图像
    //开始掩膜函数处理
    for (int row=1; row<(rows-1); row++)
    {
        //获取像素的位置指针
        const uchar* current =src.ptr<uchar>(row);    //当前像素的位置指针
        const uchar* previous=src.ptr<uchar>(row-1);  //当前像素之前一个像素的位置指针
        const uchar* next    =src.ptr<uchar>(row+1);  //当前像素之后一个像素的位置指针
        
        uchar* output = dst.ptr<uchar>(row);
        for(int col=offsetX; col<cols; col++)    
        {
            //output[col]=5*current[col]-(current[col-offsetX] + current[col+offsetX] + previous[col] + next[col]); //毛刺效果
            output[col]=saturate_cast<uchar>(5*current[col]-(current[col-offsetX] + current[col+offsetX] + previous[col] + next[col]) );//无毛刺，提亮的效果
        }
    
    }
    namedWindow("the image after mask", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
    imshow("the image after mask",dst);

    //保存图像
    imwrite("D:\work_VS2010\example_opencv\test001_result.png", dst);
    
    //----------------------------结束处理图像---------------------------------------
    
    waitKey(0);
    return 0;
}

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作者：@WP20190612

功能：掩膜操作---提高图像的对比度
说明：
    借用OpenCV中的API---filter2D() 掩膜函数进行
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//-------------------------------功能：filter2D() 进行掩膜处理--------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;

int main (int argc, char** argv)  //argumentss 参数；argc命令行参数个数;
{
    Mat src, dst;
    src = imread("D:\work_VS2010\example_opencv\test001.png");
    if (!src.data)
    {
        printf("could not load image ...
");
        return -1;   //return 0 成功完成本函数；return -1 未能完成本函数
    }
    namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input image", src);
    
    //----------------------------开始处理图像---------------------------------------
    //使用filter2D() 掩膜函数
    Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
    filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);

    namedWindow("the image after mask", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
    imshow("the image after mask",dst);

    //保存图像
    imwrite("D:\work_VS2010\example_opencv\test001_result.png", dst);
    
    //----------------------------结束处理图像---------------------------------------
    
    waitKey(0);
    return 0;
}