OpenCV学习笔记之掩码操作

心已赠人 2023-07-14 10:51 6阅读 0赞

# 一、掩码操作 #

矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。

# 二、操作实践 #

## 2.1 基于像素邻域的掩码操作 ##

/*!
     * \brief myMaskFun
     * \param srcImage
     * \return
     */
    Mat myMaskFun(Mat srcImage)
    {
        const int nChannels = srcImage.channels();
        Mat resultImage(srcImage.size(), srcImage.type());
        for (int j = 1; j < srcImage.rows - 1; j++)
        {
            const uchar* previous = srcImage.ptr<uchar>(j - 1);
            const uchar* current = srcImage.ptr<uchar>(j);
            const uchar* next = srcImage.ptr<uchar>(j + 1);
            uchar * output = resultImage.ptr<uchar>(j);
            for (int i = nChannels; i < nChannels*(srcImage.cols - 1); ++i)
            {
                *output++ = saturate_cast<uchar>(current[i - nChannels] + current[i + nChannels]
                    + previous[i] + next[i]) / 4;
            }
        }
    
        //! 进行边界处理
        resultImage.row(0).setTo(Scalar(0));
        resultImage.row(resultImage.rows - 1).setTo(Scalar(0));
        resultImage.col(0).setTo(Scalar(0));
        resultImage.col(resultImage.cols - 1).setTo(Scalar(0));
        return resultImage;
    }

## 2.2 系统函数方式 ##

/*!
     * \brief systemMaskFun
     * \param srcImage
     * \return
     */
    Mat systemMaskFun(Mat srcImage)
    {
        Mat resultImage(srcImage.size(), srcImage.type());
        //! 构造核函数因子
        Mat kern = (Mat_<float>(3, 3) << 0, 1, 0,
                                    1, 0, 1,
                                    0, 1, 0) / (float)(4);
        filter2D(srcImage, resultImage, srcImage.depth(), kern);
        return resultImage;
    }

filter2D函数详见附录1。

代码详见《[OpenCV掩码操作练习][OpenCV]》

# 参考资料： #

*  [【OpenCV图像处理】八、图像的掩码操作][OpenCV 1]
 *  [矩阵的掩码操作][Link 1]

# 附录1：filter2D函数 #

在OpenCV中提供了filter2D函数用来专门应用于计算图像卷积的操作，首先简单介绍一下这个函数：

void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,InputArray kernel,Point anchor=Point(-1,-1),double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT );

这个函数基本上是用来实现图像的卷积操作，前两个参数分别表示输入图像和输出图像，第三个参数ddepth表示的是图像的深度，如果这个值设置为负数，则这个图像的深度与输入的源图像的深度相同，否则就需要根据源图像的深度进行相关的设置

例如，若src.depth()=CV\_8U，则ddepth=-1 / CV\_16S / CV\_32F / CV\_64F,若src.depth() = CV\_16U/CV\_16S,则ddepth = -1 / CV\_32F / CV\_64F，若src.depth() =CV\_32F，则ddepth= -1 / CV\_32F / CV\_64F,若src.depth() = CV\_64F,则ddepth = -1 / CV\_64F.

第四个参数kernel是卷积核算子，为单通道浮点矩阵，如果对多通道应用不同的卷子核算子计算，需要首先分离成为单通道后在进行单通道上的操作。参数anchor是卷积核锚点，默认值是（-1，-1）表示的是卷积核中心。参数delta是平滑系数，目标图像生成前可已通过设定这个值用于目标图像的平滑操作。最后一个参数表示的是边界类型，有默认值BORDER\_DEFAULT)

需要说明的是，这个函数常常应用于线性滤波技术中，当使用卷积核算子计算的图像目标点在图像外部时，需要对指定边界进行插值运算。这个函数实际上计算的是图像的相关性，而非卷积操作，它的计算公式如下：

![Center][]

其中0<= x' < kernel.cols，0<= y' < kernel.rows

# 附录 2：[颜色空间转换cvtColor()][cvtColor] #

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

参数解释：  
. InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像，可以是Mat类  
. OutputArray dst: 输出图像即进行颜色空间变换后存储图像，也可以Mat类  
. int code: 转换的代码或标识，即在此确定将什么制式的图片转换成什么制式的图片，后面会详细将  
. int dstCn = 0: 目标图像通道数，如果取值为0，则由src和code决定

![format_png][]

[OpenCV]: https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/104861927
[OpenCV 1]: https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/60144935?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
[Link 1]: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/mat-mask-operations/mat-mask-operations.html#maskoperationsfilter
[Center]: /images/20230529/26a08d5192144dc29abf01ca15e88a53.png
[cvtColor]: https://www.cnblogs.com/jczhuang/p/9767344.html
[format_png]: /images/20230529/abe6252938d2479981fdc56c56272a26.png