计算机视觉
图像处理

基础学习笔记之opencv(9):Mat图像扫描

本文来讲讲Mat存储的像素该怎么对其进行扫描?扫描的效率又如何?
文章参考Opencv自带的tutiol及其code。

实验功能:
可以手动选择打开电脑上的图片。
对4种对Mat矩阵的扫描方法效率进行比较,这4种扫描方法分别为:连续内存直接访问;用迭代器进行访问;直接像素点进行访问;用LUT查找表进行访问;这4种扫描方法可以在菜单栏进行选择。
这些访问完后是将每个访问到的像素点的像素进行压缩,压缩间隔可以在软件的界面中进行修改。
软件的下端显示每种次扫描方法扫描打开的图片所用的平均时间(程序中设定为求100次的平均值)

实验说明:
通过本次实验,下面几点需要特别注意和学习:
1.注意Mat中isContinuous函数的含义,它是指Mat中的像素点在内存中的存储是否连续,一般情况下如果改Mat只有1行,那当然连续;如果有多行时,那么每行的end要与下一行的begin连在一起才算连续。一般方法我们建立的Mat都是连续的,但是如果用Mat::col(),Mat::dialog()等截取建立的Mat是不连续的。如果Mat连续,那么我们访问时就可以把其当成一个长行即可。
2.Mat自带的MatIterator_和普通的迭代器类似,都有相应的操作。
3.当Mat为多通道时,如果我们将其内容输出到终端,则可以看出其列数为Mat::cols的n倍,当然n为Mat的通道数。虽是如此,但是Mat::cols的数值并没有随之改变。
4.opencv中自带有LUT函数,当建立好查找表后,直接输入就可以得到输出了。

实验结果:
手动选择打开图片后:

在菜单栏下可以选择扫描模式。下面是4种扫描结果图,注意观察其扫描所用的时间。

模式1(连续内存直接访问)结果:

模式2(用迭代器进行访问)结果:

模式3(直接像素点进行访问)结果:

模式4(用LUT查找表进行访问)结果:

大家不要只盯着图片的lena看,要观测扫描这幅图片所用的时间。
实验主要部分代码及注释(附录有工程code下载链接):   #include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"

#include

using namespace std;

MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :
    QMainWindow(parent),
    ui(new Ui::MainWindow)
{
    ui->setupUi(this);

    mode_num = 1;
    times = 100;
    divide_width = 50;
    ui->textBrowser->setStyleSheet( QString::fromUtf8("background-color:black") );
    ui->textBrowser->setTextColor( Qt::green );
    ui->textBrowser->setFont( QFont("Times New Roman", 11) );
    ui->textBrowser->append( "Scan Mode-----Efficient_way......" );

    for( int i = 0; i <256; ++i )     {         table[i] = (i/divide_width)*divide_width;     } } MainWindow::~MainWindow() {     delete ui; } void MainWindow::on_closeButton_clicked() {     close(); } void MainWindow::on_actionLUT_triggered(bool checked) {     ui->textBrowser->clear();
    mode_num = 4;
    if( checked )
    {
        ui->textBrowser->append( "Scan Mode-----LUT......" );
        ui->actionIterator->setChecked( 0 );
        ui->actionOn_the_fly->setChecked( 0 );
        ui->actionEfficient_way->setChecked( 0 );
    }
    else
        ui->textBrowser->append( "0" );
}

void MainWindow::on_actionOn_the_fly_triggered(bool checked)
{
    ui->textBrowser->clear();
    mode_num = 3;
    if( checked )
    {
        ui->textBrowser->append( "Scan Mode-----On_the_fly......" );
        ui->actionEfficient_way->setChecked( 0 );
        ui->actionIterator->setChecked( 0 );
        ui->actionLUT->setChecked( 0 );
    }
    else
        ui->textBrowser->append( "0" );
}

void MainWindow::on_actionIterator_triggered(bool checked)
{
    ui->textBrowser->clear();
    mode_num = 2;
    if( checked )
    {
        ui->textBrowser->append( "Scan Mode-----Iterator......" );
        ui->actionEfficient_way->setChecked( 0 );
        ui->actionOn_the_fly->setChecked( 0 );
        ui->actionLUT->setChecked( 0 );
    }
    else
        ui->textBrowser->append( "0" );
}

void MainWindow::on_actionEfficient_way_triggered(bool checked)
{
    ui->textBrowser->clear();
    mode_num = 1;
    if( checked )
    {
        ui->textBrowser->append( "Scan Mode-----Efficient_way......" );
        ui->actionIterator->setChecked( 0 );
        ui->actionOn_the_fly->setChecked( 0 );
        ui->actionLUT->setChecked( 0 );
    }
    else
        ui->textBrowser->append( "0" );
}

void MainWindow::on_openButton_clicked()
{
    //tr函数是用来实现国际化的,即软件以后翻译成其它语言时,会自动翻译成中文,这里其实是没有必要的
    QString img_mame = QFileDialog::getOpenFileName( this, "Open img", "../scan_img", tr("Image Files(*.png *.jpg *.bmp *.jpeg)") );
    img = imread( img_mame.toAscii().data() );
    cvtColor( img, img, CV_BGR2RGB );
    QImage qimg = QImage( (const unsigned char*)(img.data), img.cols, img.rows, QImage::Format_RGB888 );
    ui->label->setPixmap( QPixmap::fromImage( qimg ) );
    cvtColor( img, img, CV_RGB2BGR );
}

void MainWindow::on_scanButton_clicked()
{
    ui->label->clear();//该句可以不用,因为下面的图片显示会自动覆盖

    //连续内存处理模式
    if( 1 == mode_num )
    {
        double t = (double)getTickCount();
        for( int i = 0; i < times; i++ )         {             Mat clone_I = img.clone();             img_scan = MainWindow::efficient_way_scan( clone_I, table );         }         t = (double)(((getTickCount()-t)/getTickFrequency())*1000/times);//计算times次的平均时间         ui->textBrowser->append( tr("the average time of scanning the image is : %1ms").arg( t ) );

        //显示像素压缩后图像
        cvtColor( img_scan, img_scan, CV_BGR2RGB );
        QImage qimg = QImage( (const unsigned char*)(img_scan.data), img_scan.cols, img_scan.rows, QImage::Format_RGB888 );
        ui->label->setPixmap( QPixmap::fromImage( qimg ) );
        cvtColor( img_scan, img_scan, CV_RGB2BGR );
    }

    //迭代器模式
    else if( 2 == mode_num )
    {
        double t = (double)getTickCount();
        for( int i = 0; i < times; i++ )         {             Mat clone_I = img.clone();             img_scan = MainWindow::iterator_scan( clone_I, table );         }         t = (double)(((getTickCount()-t)/getTickFrequency())*1000/times);//计算times次的平均时间         ui->textBrowser->append( tr("the average time of scanning the image is : %1ms").arg( t ) );

        //显示像素压缩后图像
        cvtColor( img_scan, img_scan, CV_BGR2RGB );
        QImage qimg = QImage( (const unsigned char*)(img_scan.data), img_scan.cols, img_scan.rows, QImage::Format_RGB888 );
        ui->label->setPixmap( QPixmap::fromImage( qimg ) );
        cvtColor( img_scan, img_scan, CV_RGB2BGR );
    }

    //单独扫描模式
    else if( 3 == mode_num )
    {
        double t = (double)getTickCount();
        for( int i = 0; i < times; i++ )         {             Mat clone_I = img.clone();             img_scan = MainWindow::on_the_flay_way_scan( clone_I, table );         }         t = (double)(((getTickCount()-t)/getTickFrequency())*1000/times);//计算times次的平均时间         ui->textBrowser->append( tr("the average time of scanning the image is : %1ms").arg( t ) );

        //显示像素压缩后图像
        cvtColor( img_scan, img_scan, CV_BGR2RGB );
        QImage qimg = QImage( (const unsigned char*)(img_scan.data), img_scan.cols, img_scan.rows, QImage::Format_RGB888 );
        ui->label->setPixmap( QPixmap::fromImage( qimg ) );
        cvtColor( img_scan, img_scan, CV_RGB2BGR );
    }

    //LUT模式
    else if( 4 == mode_num )
    {
        Mat lookup_table( 1, 256, CV_8U );
        uchar *p = lookup_table.data;//即使没有初始化也是有首地址的
        for( int i = 0; i < 256 ; i++ )             {                 p[i] = table[i];             }         double t = (double)getTickCount();         for( int j = 0; j < times; j++ )             {                 LUT( img, lookup_table, img_scan );             }         t = (double)(((getTickCount()-t)/getTickFrequency())*1000/times);//计算times次的平均时间         ui->textBrowser->append( tr("the average time of scanning the image is : %1ms").arg( t ) );

        //显示像素压缩后图像
        cvtColor( img_scan, img_scan, CV_BGR2RGB );
        QImage qimg = QImage( (const unsigned char*)(img_scan.data), img_scan.cols, img_scan.rows, QImage::Format_RGB888 );
        ui->label->setPixmap( QPixmap::fromImage( qimg ) );
        cvtColor( img_scan, img_scan, CV_RGB2BGR );
    }

}

void MainWindow::on_spinBox_editingFinished()
{
    divide_width = ui->spinBox->value();//获取spinBox里更改过的值
    for( int i = 0; i <256; ++i )     {         table[i] = (i/divide_width)*divide_width;//像素压缩过程     } } //转换成一个长行后进行扫描,效率较高  Mat& MainWindow::efficient_way_scan( Mat& I, const int* const table )  {      CV_Assert( I.depth() != sizeof( uchar ) );      int channels = I.channels();      int nRows = I.rows*channels;      int nCols = I.cols;      if( I.isContinuous() )      {         nCols *=nRows;//注意先后顺序         nRows = 1;      }      uchar *p;      for( int i = 0; i < nRows; ++i )      {         p =  I.ptr(i);
        for( int j = 0; j < nCols; ++j )             {               p[j] = (uchar)table[p[j]];//像素压缩后             }      }      return I;  }  //用迭代器进行扫描,比较安全  Mat& MainWindow:: iterator_scan( Mat& I, const int* const table )  {      CV_Assert( I.depth() != sizeof(uchar) );      int channels = I.channels();      if ( 1 == channels )          {             MatIterator_ it = I.begin(), end = I.end();
            for( ; it != end; ++it )
                {
                    *it = table[*it];
                }
         }
     else if( 3 == channels )
         {
            MatIterator_it = I.begin(), end = I.end();
            for( ; it != end; ++it )
                {
                    //3个通道时需分开进行,否则会自动跳过
                    //虽然实际的列数为其3倍(内存中的),但Mat实际上的cols并没有改变
                    (*it)[0] = table[(*it)[0]];
                    (*it)[1] = table[(*it)[1]];
                    (*it)[2] = table[(*it)[2]];
                }
         }
     return I;
 }

 //每个点进行访问,速度最慢
Mat& MainWindow:: on_the_flay_way_scan( Mat& I, const int* const table )
{
    CV_Assert( I.depth() != sizeof(uchar) );
    int cols = I.cols;
    int rows = I.rows;
    int channels = I.channels();

    switch( channels )
        {
            case 1:
            {
                for( int i = 0; i < rows; i++ )                     for( int j = 0; j < cols; j++)                     {                           I.at(i, j) = table[I.at(i, j)];
                    }
                break;
            }
            case 3:
            {
                Mat_ _I = I;//下面的取元素操作可以少输入一些关键字
                for( int i = 0; i < rows; i++ )                     for( int j = 0; j < cols; j++ )                     {                           _I(i, j)[0] = table[_I(i, j)[0]];                           _I(i, j)[1] = table[_I(i, j)[1]];                           _I(i, j)[2] = table[_I(i, j)[2]];                     }         break;             }             break;         }     return I; }

实验总结:
  可以看出速度最快的是模式4(LUT查找表),最慢的是模式3(直接像素点进行访问),模式1(当作1个长行进行扫描)效率较高,模式2(用迭代器进行扫描)效率较低,但是该方法操作比较安全。
Qt Creator菜单栏编程时,关于一组菜单选项下每个时刻只能选择1个的解决方法还没掌握,所以本程序中采用的是比较笨的方法。对Qt的界面编程要多多练习。

附:工程code下载

转载注明来源:CV视觉网 » 基础学习笔记之opencv(9):Mat图像扫描

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