（7）opencv图片内部的基本处理

就是，给定我们一张图片，我们可以对图片的每一个像素的色彩进行处理

比如，我们的原图是这个样子

然后我首先将他变成灰度图（灰度图的行道是1，就是chanaual是1）

然后，我又将灰色图片的黑白进行颠倒

涉及的代码如下：

 #include<iostream>
 #include<opencv.hpp>

 using namespace std;
 using namespace cv;

 int main()
 {

     Mat sou;
     sou = imread("C:\\Users\\32829\\Desktop\\aa.jpg");
     if (sou.empty())
     {
         cout << "图像读入失败" << endl;
     }
     namedWindow("new");
     imshow("new", sou);

     Mat dst;
     //将原图改为灰度图，就是改变原图的色系
     cvtColor(sou, dst, CV_BGR2GRAY);
     namedWindow("old1");
     imshow("old1", dst);

     int height = dst.rows;//获取目标图的高度
     int weight = dst.cols;//获取目标图的宽度

     for (int row = ; row < height; row++)
     {
         for (int col = ; col < weight; col++)
         {
             int grey = dst.at<uchar>(row, col);//获取图片的每一个像素点
             dst.at<uchar>(row, col) =  - grey;//将像素点变成他的补
         }
     }
     namedWindow("old2");
     imshow("old2", dst);

     waitKey();
     return ;
 }

上面是一通道的图片修改，下面是三通道的修改

原图和修改后的图片展示

 #include<iostream>
 #include<opencv.hpp>

 using namespace std;
 using namespace cv;

 int main()
 {

     Mat sou;
     sou = imread("C:\\Users\\32829\\Desktop\\aa.jpg");
     if (sou.empty())
     {
         cout << "图像读入失败" << endl;
     }
     namedWindow("new");
     imshow("new", sou);

     Mat dst;
     ////将原图改为灰度图，就是改变原图的色系
     //cvtColor(sou, dst, CV_BGR2GRAY);
     //namedWindow("old1");
     //imshow("old1", dst);

     //int height = dst.rows;//获取目标图的高度
     //int weight = dst.cols;//获取目标图的宽度

     //for (int row = 0; row < height; row++)
     //{
     //    for (int col = 0; col < weight; col++)
     //    {
     //        int grey = dst.at<uchar>(row, col);//获取图片的每一个像素点
     //        dst.at<uchar>(row, col) = 255 - grey;//将像素点变成他的补
     //    }
     //}
     //namedWindow("old2");
     //imshow("old2", dst);

     dst.create(sou.size(), sou.type());
     namedWindow("old2");
     imshow("old2", dst);
     int height = dst.rows;//获取目标图的高度
     int weight = dst.cols;//获取目标图的宽度
     int chan = dst.channels();

     for (int row = ; row < height; row++)
     {
         for (int col = ; col < weight; col++)
         {
             if (chan == )
             {
                 int grey = dst.at<uchar>(row, col);//获取图片的每一个像素点
                 dst.at<uchar>(row, col) =  - grey;//将像素点变成他的补
             }
             else if (chan==){
                 int b=sou.at<Vec3b>(row,col)[];//获取他的这个像素点的第一个值
                 int g = sou.at<Vec3b>(row, col)[];//获取他的这个像素点的第二个值
                 int r = sou.at<Vec3b>(row, col)[];//获取他的这个像素点的第三个值
                 //下面是修改像素值；
                 dst.at<Vec3b>(row, col)[] =  - b;
                 dst.at<Vec3b>(row, col)[] =  - g;
                 dst.at<Vec3b>(row, col)[] =  - r;
             }
         }
     }

     namedWindow("old4");
     imshow("old4", dst);

     waitKey();
     return ;
 }

还有一个简单的方法：

然后代码就是将上面的for循环给删了

 #include<iostream>
 #include<opencv.hpp>

 using namespace std;
 using namespace cv;

 int main()
 {

     Mat sou;
     sou = imread("C:\\Users\\32829\\Desktop\\aa.jpg");
     if (sou.empty())
     {
         cout << "图像读入失败" << endl;
     }
     namedWindow("new");
     imshow("new", sou);

     Mat dst;

     dst.create(sou.size(), sou.type());
     namedWindow("old2");
     imshow("old2", dst);
     int height = dst.rows;//获取目标图的高度
     int weight = dst.cols;//获取目标图的宽度
     int chan = dst.channels();

 /////////////////////////////////////////////////////////就加了这一行

     bitwise_not(sou, dst);

 ////////////////////////////////////////////////////////////////////
     namedWindow("old4");
     imshow("old4", dst);

     waitKey();
     return ;
 }

基础知识整理：

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