如何在Opencv中访问RGB值？

Question

我对通道数的使用感到困惑。 以下哪个是正确的？

// roi is the image matrix

for(int i = 0; i < roi.rows; i++)
{
    for(int j = 0; j < roi.cols; j+=roi.channels())
    {
        int b = roi.at<cv::Vec3b>(i,j)[0];
        int g = roi.at<cv::Vec3b>(i,j)[1];
        int r = roi.at<cv::Vec3b>(i,j)[2];
        cout << r << " " << g << " " << b << endl ;
    }
}

或者，

for(int i = 0; i < roi.rows; i++)
{
    for(int j = 0; j < roi.cols; j++)
    {
        int b = roi.at<cv::Vec3b>(i,j)[0];
        int g = roi.at<cv::Vec3b>(i,j)[1];
        int r = roi.at<cv::Vec3b>(i,j)[2];
        cout << r << " " << g << " " << b << endl ;
    }
}

- Barshan Das

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第二个是正确的。请查看文档以获取详细信息。 - Sam

查看更多 答案 1 和 答案 2。 - Nikson Kanti Paul

Answer 1

第二个是正确的，Mat内部的行和列表示像素的数量，通道与行和列的数量无关。CV默认使用BGR，因此假设Mat未转换为RGB，则代码正确。

参考文献，个人经验，OpenCV文档。

- azwald

Answer 2

更快捷获取图像颜色分量的方法是将图像表示为一个 IplImage 结构，然后利用像素大小和通道数通过指针算术来迭代它。例如，如果您知道您的图像是一个每像素 1 字节的 3 通道图像，并且其格式为 BGR（OpenCV 中的默认格式），则以下代码将访问其组件：（在下面的代码中，img 的类型为 IplImage。）

for (int y = 0; y < img->height; y++) {
    for(int x = 0; x < img->width; x++) {
        uchar *blue = ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3];
        uchar *green = ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+1];
        uchar *red = ((uchar*)(img->imageData + img->widthStep*y))[x*3+2];
    }
}

为了更灵活的方法，您可以使用在types_c.h中定义的CV_IMAGE_ELEM宏：

/* get reference to pixel at (col,row),
   for multi-channel images (col) should be multiplied by number of channels */
#define CV_IMAGE_ELEM( image, elemtype, row, col )       \
    (((elemtype*)((image)->imageData + (image)->widthStep*(row)))[(col)])

- Daniel Martín

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你为什么认为这不是从他的第二个示例编译出来的确切内容？ - Christian Rau

停止使用旧的IplImage实现。'第二个'示例是有效的。然而，第2个示例不是超级快速的，但非常易读。为了加速，您可以首先拆分通道，然后使用指针读取。或者，如果您更聪明，请立即使用指针，考虑步长和位大小。 - TimZaman

Answer 3

我猜第二个是正确的，但是用那种方式获取数据非常耗时。

更快的方法是使用IplImage*数据结构，并通过roi中包含的数据大小递增指向的地址...

- Julien Greard

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“以那种方式获取数据非常耗时。更快的方法是使用IplImage*数据结构，并通过roi中包含的数据大小递增指向的地址。” - 你确定吗？这不应该有任何显著差异（如果有的话）。那些方法都将被内联化。 - Christian Rau

我认为当你尝试访问元素i，j时，openCV会计算内存中该元素的位置并返回它（基于矩阵元素的宽度、通道数和大小）。这个计算（执行宽度*高度次）比将8位添加到你正在使用的地址更耗时。 - Julien Greard

不确定这真的很重要，除了编译器足够聪明之外。但好吧，可能确实如此，但是再次使用指向cv :: Vec3b数据的指针并将其增加1也不应该有任何区别，无需任何IplImage。无论如何，您无法跨越行边界，因为在OpenCV中行不需要连续（对于cv :: Mat和IplImage都是如此）。因此，嵌套循环仍然存在，但是您可以像您所说的那样优化乘以widthStep（如果编译器没有这样做）。 - Christian Rau