OpenCV遍历彩色图像、灰度图像的像素值方法

void main()
{
//读入彩色图像
Mat img = imread("fruits.jpg");
imshow("原图", img);
int rows = img.rows;
int cols = img.cols;
//生成和img同样大小的空白灰度图像
Mat grayImg = Mat(rows, cols, CV_8U);
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
for (int j = 0; j < cols; j++)
{
//彩色图像获取到单个像素
Vec3b pix = img.at<Vec3b>(i,j);
//获取到RGB分量的值。
uchar B = pix[0];
uchar G = pix[1];
uchar R = pix[2];
//或者使用下面的方法
//uchar B = img.at<Vec3b>(i, j)[0];
//uchar G = img.at<Vec3b>(i, j)[1];
//uchar G = img.at<Vec3b>(i, j)[2];
//计算灰度值，然后赋值给灰度图中的像素
grayImg.at<uchar>(i,j) = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114;//灰度著名心理学公式
}
}
imshow("灰度图", grayImg);
waitKey(0);
}

void main()
{
//读入彩色图像
Mat img = imread("fruits.jpg");
imshow("原图", img);
int rows = img.rows;
int cols = img.cols;
//生成和img同样大小的空白灰度图像
Mat grayImg = Mat(rows, cols, CV_8U);
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
//获取图像每一行的首地址
Vec3b *p = img.ptr<Vec3b>(i);//彩色图                      //p指向地址
uchar *p2 = grayImg.ptr<uchar>(i);//灰度图                 //*p指向内容
for (int j = 0; j < cols; j++)
{
//每次迭代获取图像列的地址
Vec3b &pix = *p++;//彩色图                             //pix指向内容
uchar &pix2 = *p2++;//灰度图                           //&pix指向地址
pix2 = pix[0] * 0.114 + pix[1] * 0.587 + pix[2] * 0.299;
}
}
imshow("灰度图", grayImg);
waitKey(0);
}