不懂的,可以简单,看看这个网址:https://blog.csdn.net/xiongwen_li/article/details/78503491
图片放到了桌面,所以,图片的路径就是桌面了,剩余的代码如下
1 #include<iostream> 2 #include<opencv.hpp> 3 4 using namespace std; 5 using namespace cv; 6 7 int main() 8 { 9 //定义两个位图的类 10 Mat sour, dest; 11 //将你要弄的图片读进来 12 sour=imread("C:\\Users\\32829\\Desktop\\aa.jpg"); 13 if (!sour.data)//这里还可以用sour.empty()来检验图片读入是否正确 14 { 15 cout << "图片读入失败" << endl; 16 return -1; 17 } 18 //创建一个要展示图片的窗口 19 namedWindow("原图片展示", 1); 20 imshow("原图片展示", sour);//进行图片展示 21 22 //创建一个空的和原图片大小一样的图,并把它赋值给dest 23 dest = Mat::zeros(sour.size(), sour.type()); 24 //图片的宽度,注意是原图片的列数减了1,为啥减一,暂时理解为是不考虑图片的第一列,还得乘以他的管道数 25 int cols = (sour.cols - 1)*sour.channels(); 26 //因为你不考虑他的第一列,所以就设置了一个偏移量,这个变量 27 int offsets = sour.channels(); 28 //图片的宽度 29 int rows = sour.rows; 30 31 for (int row = 1; row < (rows-1); row++) 32 { 33 const uchar* current = sour.ptr<uchar>(row);//获取当前图片当前行的指针 34 const uchar*privious = sour.ptr<uchar>(row - 1);//获取图片上一行行的指针 35 const uchar* next = sour.ptr<uchar>(row + 1);//获取当前图片下一行行的指针 36 uchar* output = dest.ptr<uchar>(row);//获取目标图片当前行的指针 37 for (int col = offsets; col < cols; col++) 38 { 39 //目的图片的当前像素点的计算。 saturate_cast<uchar>,这个就是保证你的RGB不溢出,范围都控制在0-255 40 output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col - offsets] + current[col + offsets] + next[col] + privious[col])); 41 } 42 } 43 namedWindow("新的图片展示"); 44 imshow("新的图片展示",dest); 45 46 47 48 49 50 waitKey(0); 51 return 1; 52 }
还有一个简单的代码,用opencv自己带的一个函数实现掩膜操作
1 #include<iostream> 2 #include<opencv.hpp> 3 4 using namespace std; 5 using namespace cv; 6 7 int main() 8 { 9 //定义两个位图的类 10 Mat sour, dest; 11 //将你要弄的图片读进来 12 sour=imread("C:\\Users\\32829\\Desktop\\aa.jpg"); 13 if (!sour.data)//这里还可以用sour.empty()来检验图片读入是否正确 14 { 15 cout << "图片读入失败" << endl; 16 return -1; 17 } 18 //创建一个要展示图片的窗口 19 namedWindow("原图片展示", 1); 20 imshow("原图片展示", sour);//进行图片展示 21 22 23 24 25 // 使用Filter2D函数 26 Mat result; 27 Mat kern = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); 28 filter2D(sour, dest, sour.depth(), kern); 29 30 31 namedWindow("新的图片展示"); 32 imshow("新的图片展示", dest); 33 34 waitKey(0); 35 return 1; 36 }
原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoyoucai/p/10178533.html
时间: 2024-10-12 07:11:00