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我非常熟悉 OpenCV 1.1 中使用的 IPL 图像格式。但是我使用的是最新的 2.4 版本并想切换到 OpenCV 的 C++ 接口。这是我访问图像中像素的方法：

int step = img->widthStep;
int height = img->height;
int width = img->width;
unsigned char* data = (unsigned char*) img->imageData;

for (int i=0; i<height; i++)
{
    for (int j=0; j<step; j+=3)          // 3 is the number of channels.
    {
        if (data[i*step + j] > 200)      // For blue
            data[i*step + j] = 255;

        if (data[i*step + j + 1] > 200)  // For green
            data[i*step + j + 1] = 255;

        if (data[i*step + j + 2] > 200)  // For red
            data[i*step + j + 2] = 255;
    }
}

我需要帮助来使用 Mat 结构转换这个确切的代码块。我在这里和那里找到了几个函数，但是如果我将上述几行作为一个整体进行精确转换，那将非常有帮助。

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// Mat mat; // a bgr, CV_8UC3 mat

for (int i=0; i<mat.rows; i++)
{
    // get a new pointer per row. this replaces fumbling with widthstep, etc.
    // also a pointer to a Vec3b pixel, so no need for channel offset, either
    Vec3b *pix = mat.ptr<Vec3b>(i); 
    for (int j=0; j<mat.cols; j++)
    {
        Vec3b & p = pix[j];
        if ( p[0] > 200 ) p[0] = 255;
        if ( p[1] > 200 ) p[1] = 255;
        if ( p[2] > 200 ) p[2] = 255;
    }
}
于 2013-05-07T17:27:41.317 回答
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首先，您可以对 IPLImage 进行相同的操作，并使用 Mat 的内置构造函数对其进行转换。

其次，您的代码似乎过于复杂，因为您对所有 3 个维度都执行相同的操作。以下是更整洁的（在 Mat 表示法中）：

unsigned char* data = (unsigned char*) img.data;

for (int i = 0; i < image.cols * image.rows * image.channels(); ++i) {
  if (*data > 200) *data = 255;
  ++data;
}

如果您希望通道的阈值不同，则：

unsigned char* data = (unsigned char*) img.data;
assert(image.channels() == 3);

for (int i = 0; i < image.cols * image.rows; ++i) {
  if (*data > 200) *data = 255;
  ++data;
  if (*data > 201) *data = 255;
  ++data;
  if (*data > 202) *data = 255;
  ++data;
}
于 2013-05-07T17:28:36.337 回答