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遍历像素点及Vec3b的使用


迭代法 The iterator (safe) method
在高性能法(the efficient way)中,我们可以通过遍历正确的 uchar 域并跳过行与行之间可能的空缺-你必须自己来确认是否有空缺,来实现图像扫描,迭代法则被认为是一种以更安全的方式来实现这一功能。在迭代法中,你所需要做的仅仅是获得图像矩阵的begin和end,然后增加迭代直至从begin到end。将*操作符添加在迭代指针前,即可访问当前指向的内容。

Mat& ScanImageAndReduceIterator(Mat& I, const uchar* const table)
{
    // accept only char type matrices
    CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));     
    
    const int channels = I.channels();
    switch(channels)
    {
    case 1: 
        {
            MatIterator_<uchar> it, end; 
            for( it = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>(); it != end; ++it)
                *it = table[*it];
            break;
        }
    case 3: 
        {
            MatIterator_<Vec3b> it, end; 
            for( it = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>(); it != end; ++it)
            {
                (*it)[0] = table[(*it)[0]];
                (*it)[1] = table[(*it)[1]];
                (*it)[2] = table[(*it)[2]];
            }
        }
    }
    
    return I; 
}

对于彩色图像中的一行,每列中有3个uchar元素,这可以被认为是一个小的包含uchar元素的vector,在OpenCV中用 Vec3b 来命名。如果要访问第n个子列,我们只需要简单的利用[]来操作就可以。需要指出的是,OpenCV的迭代在扫描过一行中所有列后会自动跳至下一行,所以说如果在彩色图像中如果只使用一个简单的 uchar 而不是 Vec3b 迭代的话就只能获得蓝色通道(B)里的值。

http://www.wufang.me/index.php/archives/208/


Void * 说明


void * 的含义

  void的字面意思是“无类型”,void *则为“无类型指针”,void *可以指向任何类型的数据。

如果函数的参数可以是任意类型指针,那么应声明其参数为void * ;

  void几乎只有“注释”和限制程序的作用,因为从来没有人会定义一个void变量,让我们试着来定义:

void a;

  这行语句编译时会出错,提示“illegal use of type 'void'”。不过,即使void a的编译不会出错,它也没有任何实际意义。

  void真正发挥的作用在于:
  (1) 对函数返回的限定;
  (2) 对函数参数的限定。

  我们将在第三节对以上二点进行具体说明。

  众所周知,如果指针p1和p2的类型相同,那么我们可以直接在p1和p2间互相赋值;如果p1和p2指向不同的数据类型,则必须使用强制类型

转换运算符把赋值运算符右边的指针类型转换为左边指针的类型。

  例如:
float *p1;
int *p2;
p1 = p2;

  其中p1 = p2语句会编译出错,提示“'=' : cannot convert from 'int *' to 'float *'”,必须改为:
p1 = (float *)p2;
而void *则不同,任何类型的指针都可以直接赋值给它,无需进行强制类型转换:
void *p1;
int *p2;
p1 = p2;

  但这并不意味着,void *也可以无需强制类型转换地赋给其它类型的指针。因为“无类型”可以包容“有类型”,而“有类型”则不能包

容“无类型”。道理很简单,我们可以说“男人和女人都是人”,但不能说“人是男人”或者“人是女人”。下面的语句编译出错:
void *p1;
int *p2;
p2 = p1;

  提示“'=' : cannot convert from 'void *' to 'int *'”。

参考链接:
http://zhengdl126.iteye.com/blog/1739165


高斯滤波


高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
大家常常说高斯滤波最有用的滤波操作,虽然它用起来,效率往往不是最高的。
高斯模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段,以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现)。从数学的角度来看,图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于正态分布又叫作高斯分布,所以这项技术就叫作高斯模糊
图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数,所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波操作。


图像滤波与滤波器


消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。
图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波,可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。

“平滑处理“(smoothing)也称“模糊处理”(bluring)

是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法。


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