数字图像处理与OpenCV(3-1)--存取像素

为了存取矩阵元素，需要在代码中指定元素所在的行和列，程序会返回相应的元素。如果图像是单通道，返回值是单个数值；如果图像是多通道的，返回值则是一组向量（vector）。

我们通过一个简单的函数直接存取像素值，该函数会在图像中加入椒盐噪点。椒盐噪点是一种特殊噪点，它随机的将部分像素设置为白色或黑色。在传输过程中如果部分像素值丢失，该种噪点就会出现。在我们的例子中随机挑选若干像素，并设为白色。

先创建一个函数，它的第一个参数是一个输入图像，该函数会修改此图像。未达到这个目的，需要用传应用的参数传递方式。这个函数的第二个函数是替换像素的个数：

void salt(Mat &image, int n) {
for (int k = 0; k < n; k++) {
int i = rand() % image.cols;
int j = rand() % image.rows;
if (image.channels() == 1) {
image.at<uchar>(j, i) = 255;
}
else if (image.channels() == 3) {
image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 255;  //等价于image.at<Vec<uchar,3> >(j,i)[0] = 255;
image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 255;
image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 255;
}
}
}

这个函数通过检查图像的通道数来区分灰度图像和彩色图像。对于灰色图像直接将像素值设为255；对于彩色图像，我们需要每个通道的值都设为255。

注意：成员函数at（int  y，int  x）用来存取图像元素，但必须在编译器知道图像的数据类型，因为at方法本身不会对数据类型进行转换。

完整代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv; //使用OpenCV命名空间

void salt(Mat &image, int n) {
for (int k = 0; k < n; k++) {
int i = rand() % image.cols;
int j = rand() % image.rows;
if (image.channels() == 1) {
image.at<uchar>(j, i) = 255;
}
else if (image.channels() == 3) {
image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 255;
image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 255;
image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 255;
}
}
}

int main() {
//图像加载
Mat src1 = imread("1.jpg"); //默认加载，按照IMREAD_COLOR(RGB图像方式)
Mat src2 = imread("1.jpg");

namedWindow("input img Init", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input img Init", src1);

salt(src2, 3000);
namedWindow("input img Mod", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input img Mod", src2);

waitKey(0);
return 0;
}