OPencv java Mat 基本操作像素点（7）

约定不等于承诺〃 2022-12-02 15:02 248阅读 0赞

前面我们说到了用Mat类进行行列式的计算，可能在OPenCv中不算太实用，那么今天我们介绍一个比较使用的，图片中的像素点

我们知道OpenCv当我们read一个图片的时候，返回的结果是一个Mat

一. Mat的结构

Mat的结构是怎样的，我们来看一下:

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

1. dataAddr 在C++中有指针的概念，指针是以一个变量，指向内存中存储空间（可能是联系的，也可能不是连续的）,我们使用opencv，java在本质上还是使用的C++

2,nativeObj 相当于是本地的一个对象

3.isSubmat 是否为子矩阵

4.isCont 是否联系存储

5.512\*512\*CV\_UC3  标识size和type

二.如何画一条直线，如图所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

直接看代码：

public static void main(String[] args) throws IOException {
    
    		try {
    			ResourceBundle bundle = ResourceBundle.getBundle("opencv");
    			String opencvDllName = bundle.getString("opencv.dllpath");
    			System.load(opencvDllName);
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    		}
    		Mat truth = new Mat(500, 500, CvType.CV_8UC3);
    		
    		byte [] line=new byte[truth.channels()*truth.width()];
    		
    		
    		for(int i=0;i<line.length;i++) {
    			line[i]=125;
    		}
    		truth.put(250, 0, line);
    		
    		
    		HighGui.imshow("原图", truth);
    		HighGui.waitKey(0);
    }

上面代码中，我们创建了一个byte数组，然后放到mat上就把直线显示出来了

主要用到了Mat中的put方法：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

put(250,0,line)

250 标识第250行

0 标识所有的列（特殊 0标识所有的列）

line标识 数组

三.图片反色练习

public static Mat MatInvert(Mat mat) {
    		int channels = mat.channels();
    		int b, g, r;
    		for (int j = 0; j < mat.height(); j++) {
    			for (int i = 0; i < mat.width(); i++) {
    				byte[] temp = new byte[channels];
    				mat.get(j, i, temp);
    				b = temp[0] & 0xff;
    				g = temp[1] & 0xff;
    				r = temp[2] & 0xff;
    
    				// 修改像素点
    				b = 255 - b;
    				g = 255 - g;
    				r = 255 - r;
    
    				// 写入
    				temp[0] = (byte) b;
    				temp[1] = (byte) g;
    				temp[2] = (byte) r;
    				mat.put(j, i, temp);
    			}
    		}
    		return mat;
    
    	}
    
    	public static Mat MatInvert2(Mat mat) {
    		int channels = mat.channels();
    		byte[] temp = new byte[channels * mat.width()];
    		for (int j = 0; j < mat.height(); j++) {
    			mat.get(j, 0, temp);
    			for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
    				int pv = temp[i] & 0xff;
    				temp[i] = (byte) (255 - pv);
    
    			}
    			mat.put(j, 0, temp);
    		}
    		return mat;
    	}
    
    	public static Mat MatInvert3(Mat mat) {
    		int channels = mat.channels();
    		byte[] temp = new byte[channels * mat.width() * mat.height()];
    		mat.get(0, 0, temp);
    		for(int i=0;i<temp.length;i++) {
    			temp[i]=(byte)(255-temp[i]&0xff);
    			
    		}
    		mat.put(0, 0, temp);
    		return mat;
    	}

测试结果:

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

上面主要学习的是Mat的put方法和get方法，获取到具体的像素点，或者获取到行像素，全部的像素存入byte数组中，通过改变byte数组的值，来实现图片的改变，特别记住的是put( 0,0,byte) 里面的0 是所有的行或者列

希望对你有所帮助

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/fe010f1093414cb4a54ea01ab59cc63e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221123/f5a74e47af2b42f1b74d28322480f81f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221123/add4278481964121932088d8b8367fb5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221123/fedcfe1d66dd4103880eb9f7ce2ee946.png