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我的问题是，我需要找到包含所有白色像素的 cv::Mat 图像的子矩阵。因此，我想遍历所有像素，检查它们是否为白色并使用该信息构建一个 cv::Rect 。
我想出了如何遍历所有像素，但我不知道如何从中获取像素颜色。cv::Mat 之前被转换为灰度CV_GRAY2BGR

for(int y = 0; y < outputFrame.rows; y++)
{
    for(int x = 0; x < outputFrame.cols; x++)
    {
        // I don't know which datatype I should use
        if (outputFrame.at<INSERT_DATATYPE_HERE>(x,y) == 255)
           //define area
    }
}

我的最后一个问题是，我应该在 INSERT_DATATYPE_HERE 位置的代码中插入哪种数据类型，并且 255 是比较的正确值吗？

非常感谢

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这取决于您的图像的频道。垫子有方法channels。它返回通道数 -如果图像是灰色的，则返回一个，如果图像是彩色的，则返回三个（例如，RGB - 每个颜色分量一个通道）。

所以你必须做这样的事情：

if (outputFrame.channels() == 1) //image is grayscale - so you can use uchar (1 byte) for each pixel
{
    //...
    if (outputFrame.at<uchar>(x,y) == 255)
    {
        //do a check if this pixel is the most left, or the most right, or the most top, or the most bottom (this is needed to construct result rectangle)
    }
}
else
if (outputFrame.channels() == 3) //image is color, so type of each pixel if Vec3b
{
    //...
    // white color is when all values (R, G and B) are 255
    if (outputFrame.at<Vec3b>(x,y)[0] == 255 && outputFrame.at<Vec3b>(x,y)[1] == 255 && outputFrame.at<Vec3b>(x,y)[2] == 255)
    {
        //do a check if this pixel is the most left, or the most right, or the most top, or the most bottom (this is needed to construct result rectangle)
    }
}

但实际上要获得包含图像上所有白色像素的矩形，您可以使用另一种技术：

  1. 将图像转换为灰度。
  2. 使用值 254（或接近 255）作为参数执行阈值。
  3. 找到图像上的所有轮廓。
  4. 构造一个包含所有这些轮廓的轮廓（只需将每个轮廓的所有点添加到一个大轮廓中）。
  5. 使用边界矩形功能找到您需要的矩形。
于 2012-08-29T07:54:05.480 回答