【OpenCV】访问Mat中每个像素的值（新）(III)

在《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》看到的例子，非常不错，算是对之前的文章<访问Mat图像中每个像素的值>的回顾和补充。

Color Reduce

还是使用经典的Reduce Color的例子，即对图像中的像素表达进行量化。如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色，通过Reduce Color将每个通道的像素减少8倍至256/8=32种，则图像只有32×32×32种颜色。假设量化减少的倍数是N，则代码实现时就是简单的value/N*N，通常我们会再加上N/2以得到相邻的N的倍数的中间值，最后图像被量化为(256/N)×(256/N)×(256/N)种颜色。

方法零：.ptr和[]操作符

Mat最直接的访问方法是通过.ptr<>函数得到一行的指针，并用[]操作符访问某一列的像素值。

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1. // using .ptr and []  
2. void colorReduce0(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
5.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
6.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
7.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
8.                   data[i]= data[i]/div*div + div/2;  
9.             }                    
10.       }  
11. }  

方法一：.ptr和指针操作

除了[]操作符，我们可以移动指针*++的组合方法访问某一行中所有像素的值。

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1. // using .ptr and * ++   
2. void colorReduce1(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
5.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
6.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
7.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
8.                  *data++= *data/div*div + div/2;  
9.             } // end of row                   
10.       }  
11. }  

方法二：.ptr、指针操作和取模运算

方法二和方法一的访问方式相同，不同的是color reduce用模运算代替整数除法

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1. // using .ptr and * ++ and modulo  
2. void colorReduce2(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
5.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
6.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
7.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
8.                   int v= *data;  
9.                   *data++= v - v%div + div/2;  
10.             } // end of row                   
11.       }  
12. }  

方法三：.ptr、指针运算和位运算

由于进行量化的单元div通常是2的整次方，因此所有的乘法和除法都可以用位运算表示。

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1. // using .ptr and * ++ and bitwise  
2. void colorReduce3(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
5.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
6.       // mask used to round the pixel value  
7.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
8.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
9.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
10.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
11.             *data++= *data&mask + div/2;  
12.             } // end of row                   
13.       }  
14. }  

方法四：指针运算

方法四和方法三量化处理的方法相同，不同的是用指针运算代替*++操作。

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1. // direct pointer arithmetic  
2. void colorReduce4(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
5.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
6.       int step= image.step; // effective width  
7.       // mask used to round the pixel value  
8.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
9.       // get the pointer to the image buffer  
10.       uchar *data= image.data;  
11.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
12.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
13.             *(data+i)= *data&mask + div/2;  
14.             } // end of row                   
15.             data+= step;  // next line  
16.       }  
17. }  

方法五：.ptr、*++、位运算以及image.cols * image.channels()

这种方法就是没有计算nc，基本是个充数的方法。

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1. // using .ptr and * ++ and bitwise with image.cols * image.channels()  
2. void colorReduce5(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
5.       // mask used to round the pixel value  
6.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
7.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
8.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
9.           for (int i=0; i<image.cols * image.channels(); i++) {  
10.             *data++= *data&mask + div/2;  
11.             } // end of row                   
12.       }  
13. }  

方法六：连续图像

Mat提供了isContinuous()函数用来查看Mat在内存中是不是连续存储，如果是则图片被存储在一行中。

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1. // using .ptr and * ++ and bitwise (continuous)  
2. void colorReduce6(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int nc= image.cols * image.channels(); // total number of elements per line  
5.       if (image.isContinuous())  {  
6.           // then no padded pixels  
7.           nc= nc*nr;   
8.           nr= 1;  // it is now a 1D array  
9.        }  
10.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
11.       // mask used to round the pixel value  
12.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
13.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
14.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
15.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
16.             *data++= *data&mask + div/2;  
17.             } // end of row                   
18.       }  
19. }  

方法七：continuous+channels

与方法六基本相同，也是充数的。

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1. // using .ptr and * ++ and bitwise (continuous+channels)  
2. void colorReduce7(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int nc= image.cols ; // number of columns  
5.       if (image.isContinuous())  {  
6.           // then no padded pixels  
7.           nc= nc*nr;   
8.           nr= 1;  // it is now a 1D array  
9.        }  
10.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
11.       // mask used to round the pixel value  
12.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
13.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
14.           uchar* data= image.ptr<uchar>(j);  
15.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
16.             *data++= *data&mask + div/2;  
17.             *data++= *data&mask + div/2;  
18.             *data++= *data&mask + div/2;  
19.             } // end of row                   
20.       }  
21. }  

方法八：Mat _iterator

真正有区别的方法来啦，用Mat提供的迭代器代替前面的[]操作符或指针，血统纯正的官方方法~

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1. // using Mat_ iterator   
2. void colorReduce8(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       // get iterators  
4.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();  
5.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();  
6.       for ( ; it!= itend; ++it) {  
7.         (*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;  
8.         (*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;  
9.         (*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;  
10.       }  
11. }  

方法九：Mat_ iterator 和位运算

把方法八中的乘除法换成位运算。

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1. // using Mat_ iterator and bitwise  
2. void colorReduce9(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       // div must be a power of 2  
4.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
5.       // mask used to round the pixel value  
6.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
7.       // get iterators  
8.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();  
9.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();  
10.       for ( ; it!= itend; ++it) {  
11.         (*it)[0]= (*it)[0]&mask + div/2;  
12.         (*it)[1]= (*it)[1]&mask + div/2;  
13.         (*it)[2]= (*it)[2]&mask + div/2;  
14.       }  
15. }  

方法十：MatIterator_

和方法八基本相同。

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1. // using MatIterator_   
2. void colorReduce10(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       cv::Mat_<cv::Vec3b> cimage= image;  
4.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it=cimage.begin();  
5.       cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend=cimage.end();  
6.       for ( ; it!= itend; it++) {   
7.         (*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;  
8.         (*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;  
9.         (*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;  
10.       }  
11. }  

方法十一：图像坐标

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1. // using (j,i)  
2. void colorReduce11(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int nr= image.rows; // number of rows  
4.       int nc= image.cols; // number of columns  
5.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
6.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
7.                   image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]=     image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]/div*div + div/2;  
8.                   image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]=     image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]/div*div + div/2;  
9.                   image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]=     image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]/div*div + div/2;  
10.             } // end of row                   
11.       }  
12. }  

方法十二：创建输出图像

之前的方法都是直接修改原图，方法十二新建了输出图像，主要用于后面的时间对比。

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1. // with input/ouput images  
2. void colorReduce12(const cv::Mat &image, // input image   
3.                  cv::Mat &result,      // output image  
4.                  int div=64) {  
5.       int nr= image.rows; // number of rows  
6.       int nc= image.cols ; // number of columns  
7.       // allocate output image if necessary  
8.       result.create(image.rows,image.cols,image.type());  
9.       // created images have no padded pixels  
10.       nc= nc*nr;   
11.       nr= 1;  // it is now a 1D array  
12.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
13.       // mask used to round the pixel value  
14.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
15.       for (int j=0; j<nr; j++) {  
16.           uchar* data= result.ptr<uchar>(j);  
17.           const uchar* idata= image.ptr<uchar>(j);  
18.           for (int i=0; i<nc; i++) {  
19.             *data++= (*idata++)&mask + div/2;  
20.             *data++= (*idata++)&mask + div/2;  
21.             *data++= (*idata++)&mask + div/2;  
22.           } // end of row                   
23.       }  
24. }  

方法十三：重载操作符

Mat重载了+&等操作符，可以直接将两个Scalar(B,G,R)数据进行位运算和数学运算。

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1. // using overloaded operators  
2. void colorReduce13(cv::Mat &image, int div=64) {  
3.       int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));  
4.       // mask used to round the pixel value  
5.       uchar mask= 0xFF<<n; // e.g. for div=16, mask= 0xF0  
6.       // perform color reduction  
7.       image=(image&cv::Scalar(mask,mask,mask))+cv::Scalar(div/2,div/2,div/2);  
8. }  

时间对比

通过迭代二十次取平均时间，得到每种方法是运算时间如下。

可以看到，指针*++访问和位运算是最快的方法；而不断的计算image.cols*image.channles()花费了大量重复的时间；另外迭代器访问虽然安全，但性能远低于指针运算；通过图像坐标(j,i)访问时最慢的，使用重载操作符直接运算效率最高。

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【OpenCV】访问Mat中每个像素的值（新）