从输入图像中获取 RGB 像素并在 opencv 中重建输出图像答案

【问题标题】：Get RGB pixels from input image and reconstruct an output image in opencv从输入图像中获取 RGB 像素并在 opencv 中重建输出图像
【发布时间】：2011-07-30 00:21:06
【问题描述】：

我想在 opencv 中加载图像并将图像拆分为通道（RGB），我想增加任何一种颜色并获得相应的输出图像。有没有最简单的方法来解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： image opencv rgb

【解决方案1】：

要向 RGB 图像添加任何标量，您可以使用 cvAddS(srcImage, scalarToAdd, dstImage)。这是一个例子：

int main(int argc, char** argv)

{
// Create a named window with the name of the file.
cvNamedWindow( argv[1], 1 );
// Load the image from the given file name.
IplImage* img = cvLoadImage( argv[1] );
//Make a scalar to add 30 to Blue Color and 20 to Red (BGR format)
CvScalar colorAdd = cvScalar(30.0, 0, 20.0);
cvAddS(img, colorAdd, img);
// Show the image in the named window
cvShowImage( argv[1], img );
// Idle until the user hits the “Esc” key.
while( 1 ) {
if( cvWaitKey( 100 ) == 27 ) break;
}
cvDestroyWindow( argv[1] );
cvReleaseImage( &img );
exit(0);
}

尚未测试代码，希望对您有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

@karlphillip：对于 RGB 图像来说通常是一个更好的解决方案 - 处理行尾的任何填充，也可以很好地与 OMP 并行！

for (int i=0; i < height;i++) 
{
    unsigned char *pRow = pRGBImg->ptr(i);
    for (int j=0; j < width;j+=bpp) 
    // For educational puporses, here is how to print each R G B channel:
      std::cout << std::dec << "R:" << (int) pRow->imageData[j] <<  
                          " G:" << (int) pRow->imageData[j+1] <<  
                          " B:" << (int) pRow->imageData[j+2] << " "; 
    }
}

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 OpenCV C++ 接口，您可以使用重载的算术运算符简单地将标量添加到图像。

int main(int argc, const char * argv[]) {
    cv::Mat image;
    // read an image
    if (argc < 2)
        return 2;

    image = cv::imread(argv[1]);

    if (!image.data) {
        std::cout << "Image file not found\n";
        return 1;
    }

    cv::Mat image2 = image.clone(); // Make a deep copy of the image
    image2 += cv::Scalar(30,0,20); // Add 30 to blue, 20 to red

    cv::namedWindow("original");
    cv::imshow("original", image);

    cv::namedWindow("addcolors");
    cv::imshow("addcolors", image2);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

【讨论】：

【解决方案4】：

另一种选择是手动迭代图像的像素，然后在您感兴趣的频道上工作。这将使您能够灵活地单独或作为一个组操作每个通道。

以下代码使用OpenCV的C接口：

IplImage* pRGBImg = cvLoadImage("test.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); 
int width = pRGBImg->width; 
int height = pRGBImg->height;
int bpp = pRGBImg->nChannels; 
for (int i=0; i < width*height*bpp; i+=bpp) 
{
  // For educational puporses, here is how to print each R G B channel:
  std::cout << std::dec << "R:" << (int) pRGBImg->imageData[i] <<  
                          " G:" << (int) pRGBImg->imageData[i+1] <<  
                          " B:" << (int) pRGBImg->imageData[i+2] << " "; 
}

但是，如果您想为某个频道添加固定值，您可能需要查看@Popovici 的答案。

【讨论】：