Linux38：AT函数

[1.void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0);](#1.void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0);)

[2.OpenCV 默认使用 BGR 格式](#2.OpenCV 默认使用 BGR 格式)

3.at函数的使用

1.AT函数定义

AT函数是OPENCV中重要的函数之一，它的作用是修改Mat的矩阵某个像素值，换言之，我们需要修改图像中的像素点就需要利用AT函数去获取并且修改，AT函数的修改一般需要循环cols和rows然后对每个像素点进行修改，如上图，AT函数的定义如下

at<typename>(int i, int j)

第一个参数:typename指的是OPENCV的向量类型，向量类型如下:

typedef Vec<uchar，2> Vec2b：uchar类型的数组，长度为2。它表示的是二维图像的位置信息、尺寸等等

typedef Vec<uchar，3> Vec3b：uchar类型的数组，长度为3。它常用于彩色图像的像素值以及对rgb三个通道的处理，并且通道的像素值都是uchar类型

typedef Vec<uchar，4> Vec4b：uchar类型的数组，长度为4。它常用于彩色图像的像素值以及对 argb 四个通道的处理，并且通道的像素值都是 uchar类型

typedef Vec<short，2> Vec2s：short类型的数组，长度为2。它表示的是二维图像的位置信息、尺寸等等，但不能做像素处理

typedef Vec<short，3> Vec3s：short 类型的数组，长度为3。它常用于彩色图像的像素值以及对 rgb三个通道的处理，并且通道的像素值都是short类型

typedef Vec<short，4> Vec4s： short美型的数组，长度为4。它常用于彩色图像的像素值以及对 argb四个通道的处理，并且通道的像素值都是short类型

b = unsigned char (uchar)

s = short

i = int

f = float

d = double

需要注意的是：一般OPENCV对像素的处理大部分都是用uchar类型，其他类型用的很少。

第二个参数：I，指的是rows，图像的行数据

第三个参数：j，指的是cols，图像的列数据

2.代码实现at函数遍历Mat矩阵的像素点，并修改像素

2.1，本章节代码主要是实现对一个mat矩阵用at函数去遍历cols和rows，并修改三通道像素(这里的像素是三通道图像数据)。(如图一)，大概的代码如下:

上面代码就是对图像的三个通道进行处理，第一个通道的数值-10.第二个通道的数值-50.第三个通道的数值-10。

2.2.本章节代码主要是实现对一个Mat矩阵用at函数去遍历cols和rows，并修改单通道像素，大概的代码如下

cs 复制代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像文件"file1.jpg"，返回Mat对象（矩阵）
    // Mat是OpenCV中存储图像的基本数据结构
    Mat mat = imread("file1.jpg");
    
    // 外层循环：遍历图像的所有行（高度）
    for(int i = 0; i < mat.rows; i++)
    {
        // 内层循环：遍历当前行的所有列（宽度）
        for(int j = 0; j < mat.cols; j++)
        {
            // at<Vec3b>(i,j) 访问第i行第j列的像素
            // Vec3b是一个包含3个uchar类型元素的向量，分别代表B、G、R三个通道
            // [0] 蓝色通道：减去10，使图像偏黄（减少蓝色）
            mat.at<Vec3b>(i,j)[0] = mat.at<Vec3b>(i,j)[0] - 10;
            
            // [1] 绿色通道：减去50，使图像偏紫（减少绿色）
            mat.at<Vec3b>(i,j)[1] = mat.at<Vec3b>(i,j)[1] - 50;
            
            // [2] 红色通道：减去10，使图像偏青（减少红色）
            mat.at<Vec3b>(i,j)[2] = mat.at<Vec3b>(i,j)[2] - 10;
        }
    }

    // 将修改后的彩色图像保存为"file1_at.jpg"
    imwrite("file1_at.jpg", mat);

    // 声明两个Mat对象，用于存储灰度图像
    Mat before_process_gray_img;  // 将存储原始图像的灰度版本
    Mat process_grey_img;         // 将存储处理后的灰度版本

    // 将修改后的彩色图像(mat)转换为灰度图像
    // COLOR_BGR2GRAY：将BGR彩色图像转换为单通道灰度图像
    cvtColor(mat, before_process_gray_img, COLOR_BGR2GRAY);
    
    // 再次将修改后的彩色图像转换为灰度图像（用于后续处理）
    cvtColor(mat, process_grey_img, COLOR_BGR2GRAY);

    // 对process_grey_img进行进一步处理
    // 外层循环：遍历灰度图像的所有行
    for(int i = 0; i < process_grey_img.rows; i++)
    {
        // 内层循环：遍历灰度图像的所有列
        for(int j = 0; j < process_grey_img.cols; j++)
        {
            // at<uchar>(i,j) 访问灰度图像第i行第j列的像素值
            // 灰度图像每个像素只有一个值（0-255）
            // 公式：新值 = 50 - 原值
            // 这将产生反相效果，但以50为基准而不是255
            process_grey_img.at<uchar>(i,j) = 50 - process_grey_img.at<uchar>(i,j);
        }
    }

    // 保存处理前的灰度图像（原始彩色图像的灰度版本）
    imwrite("file1_gray.jpg", before_process_gray_img);
    
    // 保存处理后的灰度图像（经过50-原值处理后的版本）
    imwrite("file1_gray_process.jpg", process_grey_img);

    return 0;
}

注意：

1.void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0);

参数说明：

src: 输入图像

dst: 输出图像

code: 颜色空间转换代码（如 COLOR_BGR2GRAY）

dstCn: 输出图像的通道数（默认0表示自动从code推导）

常用的转换代码：

2.OpenCV 默认使用 BGR 格式

OpenCV 默认使用 BGR 格式，不是 RGB
imread() 读取的图像默认是 BGR 格式
转换代码要选择正确的，比如从 BGR 转灰度要用 COLOR_BGR2GRAY
如果转换代码用错，会导致颜色显示异常

3.at函数的使用

三通道

// at<Vec3b>(i,j) 访问第i行第j列的像素

// Vec3b是一个包含3个uchar类型元素的向量，分别代表B、G、R三个通道

// $0$ 蓝色通道：减去10，使图像偏黄（减少蓝色）

mat.at<Vec3b>(i,j) $0$ = mat.at<Vec3b>(i,j) $0$ - 10;

// $1$ 绿色通道：减去50，使图像偏紫（减少绿色）

mat.at<Vec3b>(i,j) $1$ = mat.at<Vec3b>(i,j) $1$ - 50;

// $2$ 红色通道：减去10，使图像偏青（减少红色）

mat.at<Vec3b>(i,j) $2$ = mat.at<Vec3b>(i,j) $2$ - 10;

单通道

process_grey_img.at<uchar>(i,j) = 50 - process_grey_img.at<uchar>(i,j);