知识点

1、读写图像；
2、读写像素；
3、修改像素值；

读写图像

1、imread();
2、imwrite();

读写像素

1、对于单通道灰度图像

Mat src = imread("C:\\Users\\hello\\Desktop\\1.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);
//获取灰度图像像素值v
int v = src.at<uchar>(row,col);

2、对于RGB图像
Vec3f，Vec3b----一种复合的数据类型

Mat src= imread("...");
//Vec3b对象可以存储3个char类型数据，可以用这样的类型去存储RGB图像中的一个像素点
//获取像素
int b = src.at<Vec3b>(row,col)[0]; 
int g = src.at<Vec3b>(row,col)[1];
int r = src.at<Vec3b>(row,col)[2];
//or
Mat dst;
src.convertTo(dst,CV_32F); //矩阵数据类型转换
//获取像素
Vec3f v = dst.at<Vec3f>(row,col);
float b = v[0];
float g = v[1];
float r = v[2];

图像反插API

bitwise_not()函数 ： 实现灰度图像和RGB图像的色彩反转

Demo

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
   
	Mat src = imread("C:\\Users\\hello\\Desktop\\2.jpg");
	if (src.empty())
	{
   
		cout << "could not load the image..." << endl;
		return -1;
	}

	namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  //显示图像
	imshow("input", src);
	
	Mat dst;
	cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);  //图像转换为灰度图像
	
	namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("output", dst);

	//转换为行列
	int height = dst.rows;
	int width = dst.cols;
	//单通道反插
	for (int row = 0; row < height; row++)
	{
   
		for (int col = 0; col < width; col++)
		{
   
			int gray = dst.at<uchar>(row, col);
			dst.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;
		}
	}
	//显示转换后的灰度图像
	namedWindow("out1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("out1",dst);

	Mat dst1;
	dst1.create(src.size(), src.type());  //创建图像矩阵体

	int height1 = src.rows;
	int width1 = src.cols;
	int nchannel = src.channels();

	for (int row = 0; row < height1; row++)
	{
   
		for (int col = 0; col < width1; col++)
		{
   
			int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];
			int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];
			int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];

			dst1.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;
			dst1.at<Vec3b>(row, col)[1] = 0;		
			dst1.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;
		}
	}
	namedWindow("out2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("out2", dst1);
	
	//使用函数实现反插
	Mat dst2;
	bitwise_not(src, dst2);		//位智能反插
	namedWindow("out3", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("out3", dst2);

	Mat ddd;
	ddd.create(src.size(), src.type());  //给ddd对象创建矩阵值
	ddd = Scalar(0, 0, 255);  //设置ddd对象为红色
	imshow("ddd", ddd);

	waitKey(0);
	return 0;
}

效果