前言

本文为本系列第一篇文章，涉及有关opencv中图像处理的基本概念及操作，用于快速入门。

像素与通道

基本概念

相比起人眼所看到的色彩斑斓的画面，在数理世界中，图像仅仅被表示为一个个矩阵。

矩阵的x-y坐标所表示位置对应的区域被称为像素，比如上图中橙色区域所示。

色彩是由不同颜色通道组合而成的。上图有三个颜色通道，分别是三原色红(pixel $2$ )、绿(pixel $1$ )、蓝(pixel $0$ )。

对于黑白图像，仅需要一个通道，存储的是0/1值，所以也被称为二进制图像
对于灰度图像，需要两个通道
对于彩色图像，则需要三个通道

OpenCV相关实现

在Opencv中有一个矩阵(Matrix)类------Mat，它可用来表示任意类型和大小的矩阵。

cv::Mat::at<typenamet>(row,col)可用于获取单个像素。
- 灰度图像的typenamet可使用任何数字格式
- 彩色图像的typenamet对应Vec3b类（名称释义：向量，三个组件，一个字节）

图像灰度处理

示例代码

cpp 复制代码

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <string>
#include <sstream>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat gray = imread("图片路径.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    //此处默认在当前项目路径下生成一张名为Gray.jpg的灰度图片，也可自定义路径
    imwrite("Gray.jpg", gray);
    //用于展示图片的框体名字叫Gray pic
    imshow("Gray pic", gray);
    //等待用户按下按键后退出
    waitKey(0);
    return 0;
}

关于imread中的可选参数：

上述代码中使用的IMREAD_GRAYSCALE将图像转为8位无符号的灰度图像
IMREAD_COLOR将图像转为8位无符号的彩色图像
IMREAD_UNCHANGED如果原图是16位/32位的，返回对应深度的图像；如果不是，返回8位图像

参考资料

《Learn Opencv 4 by Building Projects Second Edition》David Millan Escriva等著