对 32x32 图像部分进行 OpenCV 图像分析？答案

【问题标题】：OpenCV image analysis on 32x32 image sections?对 32x32 图像部分进行 OpenCV 图像分析？
【发布时间】：2018-03-15 10:18:41
【问题描述】：

我试图将传入的 1920x1080 灰度图像划分为 32x32 的“块”或“部分”。有点像一个虚构的叠加网格。

完成此操作后，我需要遍历每个单独部分中的每个像素，以对每个像素返回的单个通道、灰度值进行分析。

例如：

//For block (x,y):

    if (pixelVal >= 120 && pixelVal <= 130) {
        bitStream += "1"; 
    } else if (pixelVal >= 135 && pixelVal <= 140) {
        bitstream += "0";
    } else {
        bitStream += "X";
    }

这有意义吗？我对 OpenCV 和 C++ 非常陌生，基本上我知道如何显示、循环和返回给定点的像素值，而不是在某个预定区域内。前几天我问了一个类似的问题，但它是针对阈值，而不是单通道值。我正在考虑创建某种循环遍历每个窗口的窗口，其中的像素值使用我上面的条件进行比较。

【问题讨论】：

标签： c++ opencv image-processing

【解决方案1】：

由于灰度像素的值已经从0-255 定义，因此您可以创建一个大小为256 的数组，并根据您的条件使用"0"、"1" 和"x" 预填充该数组。此查找表稍后将帮助您非常有效地替换值。此技术在 OpenCV 方法内部使用，例如 cv::threshold。

然后您可以使用cv::Mat cropped = bigger_mat(rect) 裁剪图像，其中bigger_mat 是1920x1080 维度矩阵，rect 是cv::Rect(x, y, w, h) 对象，它定义了裁剪的位置和大小。

然后，您可以使用两个嵌套的 for 循环来循环每个裁剪后的垫子的行和列，并使用 img.at<uchar>(j,i) 访问每个像素。对于检索到的每个值，您可以使用上面创建的查找数组来获取替换并附加到您的比特流。

【讨论】：

感谢 ZdaR！我对你所说的第一部分感到困惑。我不知道为什么我在做任何事情之前用 0s、1s 和 Xs 预先填充一个数组。让我进一步解释一下，因为我认为我不是很清楚： 1. 传递图像。阅读。 2. 将图像划分为 32x32 的部分，其中 (0,0) 是图像的左上部分。 3. 循环遍历每个部分，得到每个像素的灰度值。 4. 如果像素值在设定范围内，则在输出的比特流中添加 1、0 或 X。这更有意义吗？
@CrowHop：他建议你用查找表替换 if/elseif/else 结构，这样会快得多。您在程序开始时预先计算表格，然后在内部循环中使用它来查找每个像素的输出内容。
我明白了。巧妙！所以基本上我每次在程序开始之前都会发送初始值。现在为“rect”功能；在这种情况下，“(x,y)”将是 for 循环的 i 和 j，因为它们将在图像中移动。 W 和 H 将是 32x32....我不太确定这将如何工作，因为尺寸可能会导致某种内存问题。
您必须尝试一下，然后发布相关代码才能解决您的问题。