~ 开始使用OpenCV了 ~
今天尝试的是 矩阵的掩膜操作
内容来自于
https://www.bilibili.com/video/av17748771/index_3.html#page=3
设定一个掩膜算子（是这么叫吗。。）
| 0 | -1 | 0 |
| -1 | 5 | -1 |
| 0 | -1 | 0 |
用于提高某张图片的对比度
算法为
I(i,j) = 5 * I(i,j) - (I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i,j-1) + I(i,j+1))
先用一个最粗暴的办法实现一下
#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, const char * argv[]) { Mat src = imread("/Users/Aphas1a/Documents/C/OpenCV/opencvtest/test1.png"); if(src.empty()) { printf("could not load image...\n") ; return 1; } namedWindow("test1",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("test1", src); // 输出原始图像 // 粗暴方法开始 Mat dst = Mat::zeros(src.rows, src.cols, src.type()); int cols = (src.cols - 1) * src.channels(); // *3是因为彩色图通道数为3 int rows = src.rows - 1; int offsetx = src.channels(); for(int row = 1; row < rows - 1; row++) { const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1); const uchar* current = src.ptr<uchar>(row); const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1); uchar* output = dst.ptr<uchar>(row); for (int col = offsetx; col < cols ; col++) { output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col - offsetx] + current[col + offsetx] + previous[col] + next[col])); } } // 粗暴方法结束 namedWindow("after",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("after", dst); // 输出对比图像 waitKey(0); return 0; }
然而OpenCV肯定不会这么不好用，针对上面的问题，它有个函数是filter2D()
尝试使用一下这个函数，用下面的代码替换掉上面代码的粗暴方法段
Mat kernal = (Mat_<char>(3,3) << 0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0); Mat dst; filter2D(src, dst, src.depth(), kernal);
效果一样，而且简单了很多
看一下两种方法使用所花时间好了，使用getTickCount()和getTickFrequency()函数
可以看到这两种方法分别用了多久
double start_time = getTickCount(); /* 这里是用来被计时的代码段 */ double use_time = (getTickCount() - start_time) / getTickFrequency(); printf("use time: %f s\n", use_time);
个人测试
粗暴方法：0.01889 s | 自带函数：0.00969 s
~ 这次就这些啦 ~
