在 OpenCV 中访问 cvMat 图像中的像素值答案

【问题标题】：Access pixel value in a cvMat image in OpenCV在 OpenCV 中访问 cvMat 图像中的像素值
【发布时间】：2014-01-03 21:06:46
【问题描述】：

我使用 Canny 边缘检测器成功识别给定图像的边缘。我正在努力寻找这条检测到的边缘线上的特定点。

我的做法：

我在opencv中使用了cv::canny函数，输出以cv::Mat格式存储。我想遍历矩阵的所有值并识别存在边缘的所有像素，以便我可以检测到检测到的边缘线上的特定点。

使用的功能：

cv::Canny(frame_gray,contours,50,150);

输出存储在contours，类型为CV_8UC3

要访问像素值，试过了

contours.at<int>(i,j) != 0

还有

contours.at<uchar>(i,j) != 0

非常感谢上述帮助。如果方法是正确的并且遗漏了一些东西，或者我应该尝试另一种方法谢谢

编辑：

for(int i=0;i<img_width;i++)
 { 
  if((int)contours.at<uchar>(i,neckcenter.y) > 0 ) 
  { 
    Point multipoints(i,neckcenter.y); 
    circle( contours, multipoints, neckpoint, Scalar( 255, 0, 0 ),4, 8, 0 );
    cout << (int)contours.at<uchar>(i,neckcenter.y) << endl; 
  }
 }

我正在使用上面的代码，它形成一个半径为 1 的小圆圈（由颈点定义），它在其中检测到一个点和边缘。颈部中心.y 是从早期计算得出的常数值。我在这里做错了什么？

代码的输出-

【问题讨论】：

标签： c++ opencv image-processing

【解决方案1】：

在应用 Canny 之前，您可能需要一个灰度通道：

Mat gray;
cvtColor(bgr,gray,CV_BGR2GRAY); // now gray is a 8bit, uchar Mat

Mat contours;
cv::Canny(gray,contours,50,150);

// now you're safe to use:
uchar value = contours.at<uchar>(i,j);

【讨论】：

感谢您的回复...我使用了灰度通道（与您提到的相同），但仍然没有在边缘检测到点。该函数似乎无法读取边缘像素。将不胜感激任何建议.. 谢谢
现在总的不同问题，不是吗？
你能告诉我边缘存在的像素值范围是多少吗？因为在使用 uchar 时，值在终端中不是可读格式，而在使用 int 时，值范围从 255 到 1494300928
cout (i,j);// 哦，关于打印
边缘值高，否则低

【解决方案2】：

语法：

contours.at<uchar>(i,j)

在数据类型（即灰度图像）方面对您的情况是正确的。这一行可能暗示了这个问题：

for(int i=0;i<img_width;i++)

当您使用at 访问OpenCV 像素时，您必须将像素位置指定为(row, col)，因此您的索引是错误的。在您访问像素的所有地方尝试此操作：

contours.at<uchar>(j,i)

来自OpenCV documentation：

【讨论】：

thnx fr 回复..所以你建议我应该把if((int)contours.at<uchar>(i,neckcenter.y) > 0 ) 变成if((int)contours.at<uchar>(neckcenter.y,i) > 0 )？我试过了，但现在我在输出中没有得到任何分数。
@ShivangDoshi 好吧，您可能还有其他问题，但是颠倒您的 x 和 y 坐标肯定是一个主要问题。使用 img.at<uchar>(y,x) > 0 是正确的测试 - 确保您现在在任何地方都使用正确的地址。
@ShivangDoshi 并非没有看到您修改后的代码 - 您确实确保您有 CV_8UC1 输出？在你的问题中你说CV_8UC3所以也许你错过了灰度转换？

【解决方案3】：

您有一个无符号字符类型的 3 通道图像。要访问它，您应该使用 cv::Vec3b 类型。操作方法如下：

int channel = 0;//or 1 or 2
contours.at<cv::Vec3b>(i,j)[channel]

检查所有元素是否为0：

contours.at<cv::Vec3b>(i,j)[0]==0 && contours.at<cv::Vec3b>(i,j)[1]==0 && contours.at<cv::Vec3b>(i,j)[2]==0

但是你从哪里知道轮廓的图像类型是 CV_8UC3 的信息？

【讨论】：