LUT函数(look up table操作)

暂时不会用

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#define WINDOW_NAME "【程序窗口】"
using namespace cv;

int main()
{
	uchar table[256];
	Mat lookupTable(1, 256, CV_8U);
	uchar *p = lookupTable.data;
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		p[i] = table[i];
	}

	for (int i = 0; i < times; i++)
	{
		LUT(I, lookupTable, J);
	}
	return 0;
}

---

访问图像像素

方法一：使用Mat类的成员函数at()访问像素
！若是RGB图像，使用Mat.at(i,j)[0]访问像素
！若是灰度图像，使用Mat.at(i,j)访问像素
索引(i,j)表示图像Mat的第0通道(B通道)的第i行，第j列位置的像素.

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat image = imread("1.jpg");
	imshow("image", image);

	for (int i = 0; i < image.rows; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < image.cols / 2; ++j)
		{
			image.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255;//蓝
			image.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0;//绿
			image.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0;//红
		}
	}
	imshow("color1", image);
	waitKey(0);
	return 0;
}

运行效果

方法二

---

通道分离

split(原图片，分离后要存储的Mat变量)

#include<iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() 
{
	Mat channels[3];
	Mat imageB;
	Mat imageG;
	Mat imageR;
	Mat srcImage = imread("7.png");
	split(srcImage, channels);
	if (!srcImage.data) 
	{
		cout << "图像读入失败！" << endl;
		exit(1);
	}
	imshow("1", srcImage);
	imageB = channels[0];
	imageG = channels[1];
	imageR = channels[2];
	imshow("B", imageB);
	imshow("G", imageG);
	imshow("R", imageR);

	waitKey(0);
	return 0;
}

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通道合并