OpenCV使用迭代器扫描图像

OpenCV使用迭代器扫描图像

前言

在面向对象的编程中，循环数据集合通常是使用迭代器完成的。迭代器是专门为遍历集合的每个元素而构建的类，隐藏了如何迭代给定集合中每个元素的具体操作。信息隐藏原理的应用使扫描集合更容易、更安全；同时，无论使用什么类型的集合，迭代的形式都是相似的。标准模板库 (Standard Template Library, STL) 具有与其每个集合类相关联的迭代器类。而 OpenCV 同样提供了一个 cv::Mat 迭代器类，该类与 C++ STL 中的标准迭代器兼容。在本节中，我们使用继续减色任务讲解如何使用迭代器扫描图像。

使用迭代器扫描图像

Cv::Mat 实例的迭代器对象可以通过首先创建一个 cv::MatIterator_ 对象来获得。与 cv::Mat_ 的情况一样，下划线表示这是一个模板子类。实际上，由于图像迭代器用于访问图像元素，因此在编译时必须知道返回类型。迭代器声明如下：

cv::MatIterator_<cv::Vec3b> it;
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或者，也可以使用 Mat_ 模板类中定义的迭代器类型：

cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it;
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接下来，我们将迭代器应用于颜色减少任务。

要将迭代器应用于颜色减少任务，需要执行以下步骤。

1. 我们使用常见的开始和结束迭代器方法循环像素。首先，我们必须获得开始位置：

// 在初始位置获取迭代器
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();
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2. 然后，我们必须获得迭代器的结束位置：

// 获取结束位置
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();
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3. 接下来，我们必须循环迭代器直到结束位置：

// 循环所有像素
for ( ; it!= itend; ++it) {
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4. 最后，对像素应用颜色减少算法：

(*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;
(*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;
(*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;
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由于我们正在处理彩色图像，以上代码中的迭代器会返回一个 cv::Vec3b 实例，使用解引用运算符 [] 可以访问每个颜色通道元素。

无论扫描哪种类型的集合，使用迭代器始终需要遵循相同的模式。首先，使用适当的专用类创建迭代器对象，在以上代码中，我们使用了 cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator (或 cv::MatIterator_<cv::Vec3b>)。

然后，获取在起始位置(在以上代码中为图像的左上角)处使用 begin 方法初始化的迭代器。使用 cv::Mat 实例，可以通过 image.begin<cv::Vec3b>() 获取起始位置。我们也可以在迭代器上使用算术。例如，如果希望从图像的第二行开始迭代，可以在 image.begin<cv::Vec3b>()+image.cols 处初始化 cv::Mat 迭代器。集合的结束位置的获取方式类似，但使用的是 end 方法。也可以在结束迭代器上使用算术；例如，如果希望在最后一行之前停止，最终迭代将在迭代器到达 image.end<cv::Vec3b>()-image.cols 时停止。