矩阵的掩膜操作

掩膜

矩阵上的掩码操作其实很简单，其思路是我们根据掩膜矩阵（即内核）重新计算图像中每个像素的值，此掩码保存的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度。从数学的角度来看，我们用我们指定的值做一个加权平均。

掩码相当于是在图片上增加了一个过滤膜，其实就是用选定的图像、图形或物体，对待处理的图像（局部或全部）进行遮挡来控制图像处理的区域或处理过程。

测试案例

让我们考虑图像对比度增强方法的问题。基本上，我们是对图像的每个像素应用以下公式:

第一种表示法是使用公式，而第二种表示法是第一种表示法的压缩版本，使用掩码。通过将掩码矩阵的中心(由0 - 0索引标注的大写字母)放在要计算的像素上，并将像素值与重叠的矩阵值相乘，从而使用掩码。这是一样的，但是在大矩阵的情况下后一种符号更容易看。

代码

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
static void help(char* progName)
{
 cout << endl
 << "This program shows how to filter images with mask: the write it yourself and the"
 << "filter2d way. " << endl
 << "Usage:" << endl
 << progName << " [image_path -- default lena.jpg] [G -- grayscale] " << endl << endl;
}
 
 
void Sharpen(const Mat& myImage,Mat& Result);
 
int main( int argc, char* argv[])
{
 help(argv[0]);
 const char* filename = argc >=2 ? argv[1] : "lena.jpg";
 
 Mat src, dst0, dst1;
 
 if (argc >= 3 && !strcmp("G", argv[2]))
 src = imread( samples::findFile( filename ), IMREAD_GRAYSCALE);
 else
 src = imread( samples::findFile( filename ), IMREAD_COLOR);
 
 if (src.empty())
 {
 cerr << "Can't open image [" << filename << "]" << endl;
 return EXIT_FAILURE;
 }
 
 namedWindow("Input", WINDOW_AUTOSIZE);
 namedWindow("Output", WINDOW_AUTOSIZE);
 
 imshow( "Input", src );
 double t = (double)getTickCount();
 
 Sharpen( src, dst0 );
 
 t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();
 cout << "Hand written function time passed in seconds: " << t << endl;
 
 imshow( "Output", dst0 );
 waitKey();
 
 Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) << 0, -1, 0,
 -1, 5, -1,
 0, -1, 0);
 
 t = (double)getTickCount();
 
 filter2D( src, dst1, src.depth(), kernel );
 t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();
 cout << "Built-in filter2D time passed in seconds: " << t << endl;
 
 imshow( "Output", dst1 );
 
 waitKey();
 return EXIT_SUCCESS;
}
void Sharpen(const Mat& myImage,Mat& Result)
{
 CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); // accept only uchar images
 
 const int nChannels = myImage.channels();
 Result.create(myImage.size(),myImage.type());
 
 for(int j = 1 ; j < myImage.rows-1; ++j)
 {
 const uchar* previous = myImage.ptr<uchar>(j - 1);
 const uchar* current = myImage.ptr<uchar>(j );
 const uchar* next = myImage.ptr<uchar>(j + 1);
 
 uchar* output = Result.ptr<uchar>(j);
 
 for(int i= nChannels;i < nChannels*(myImage.cols-1); ++i)
 {
 output[i] = saturate_cast<uchar>(5*current[i]
 -current[i-nChannels] - current[i+nChannels] - previous[i] - next[i]);
 }
 }
 
 Result.row(0).setTo(Scalar(0));
 Result.row(Result.rows-1).setTo(Scalar(0));
 Result.col(0).setTo(Scalar(0));
 Result.col(Result.cols-1).setTo(Scalar(0));
}

基本方法

使用**filter2D()**函数或者使用基础的像素获取方法来实现掩膜的使用。代码如下：

void Sharpen(const Mat& myImage,Mat& Result)
{
 //判断所获取的图像格式是否是uchar
 CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); 
 
 const int nChannels = myImage.channels();
 Result.create(myImage.size(),myImage.type());
 
 for(int j = 1 ; j < myImage.rows-1; ++j)
 {
 	const uchar* previous = myImage.ptr<uchar>(j - 1);
 	const uchar* current = myImage.ptr<uchar>(j );
 	const uchar* next = myImage.ptr<uchar>(j + 1);
 
 	uchar* output = Result.ptr<uchar>(j);
 
 	for(int i= nChannels;i < nChannels*(myImage.cols-1); ++i)
 	{	
 		//计算锐化后的像素值
 		output[i] = saturate_cast<uchar>(5*current[i]-current[i-nChannels] 
 					- current[i+nChannels] - previous[i] - next[i]);
 	}
 }
 
 // 将结果图像的边界设置为0，确保图像边界不会因为锐化收到影响，避免异常值
 Result.row(0).setTo(Scalar(0));
 Result.row(Result.rows-1).setTo(Scalar(0));
 Result.col(0).setTo(Scalar(0));
 Result.col(Result.cols-1).setTo(Scalar(0));
 // 图像处理过程中，边界像素容易由于缺少领域信息而变得不可靠，因此需要将边界设为0，保持图像一致性。
}

filter2D函数

在opencv的图像处理中。使用这样的过滤器是如此的频繁以至于存在一个应用掩膜的函数。首先，我们需要定义一个掩膜的对象。

 Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) 
 << 0, -1, 0,
 -1, 5, -1,
 0, -1, 0);

然后再调用**filter2D（）**函数，使用该卷积。

filter2D( src, dst1, src.depth(), kernel );

该函数甚至还有第五个可选参数来指定内核的中心，第六个参数用于在将过滤后的像素存储在K中之前向其添加可选值，第七个参数用于确定在未定义操作的区域(边界)中执行什么操作。

这个函数更短、更简洁，而且由于进行了一些优化，它通常比手工编码的方法更快。例如，在我的测试中，第二个只花了13毫秒，而第一个花了31毫秒。差别很大。

此外，笔者在学习过程中发现了一个更好的例子，链接如下：

一个更好的例子