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我的问题是,我需要找到包含所有白色像素的 cv::Mat 图像的子矩阵。因此我想遍历所有像素,检查它们是否为白色并使用该信息构建一个 cv::Rect。
我想出了如何遍历所有像素,但我不知道如何从中获取像素颜色。 cv::Mat 之前使用 CV_GRAY2BGR
for(int y = 0; y < outputFrame.rows; y++)
{
for(int x = 0; x < outputFrame.cols; x++)
{
// I don't know which datatype I should use
if (outputFrame.at<INSERT_DATATYPE_HERE>(x,y) == 255)
//define area
}
}
我的最后一个问题是,我应该在 INSERT_DATATYPE_HERE 位置的代码中插入哪种数据类型,并且 255 是否适合与 than 进行比较?
非常感谢
最佳答案
这取决于您图片的 channel 。 Mat有方法 channels
。它返回 channel 数 - 如果图像是灰色,它是一个,如果图像是彩色的,它是三个(例如,RGB - 每个颜色分量一个 channel )。
所以你必须做这样的事情:
if (outputFrame.channels() == 1) //image is grayscale - so you can use uchar (1 byte) for each pixel
{
//...
if (outputFrame.at<uchar>(x,y) == 255)
{
//do a check if this pixel is the most left, or the most right, or the most top, or the most bottom (this is needed to construct result rectangle)
}
}
else
if (outputFrame.channels() == 3) //image is color, so type of each pixel if Vec3b
{
//...
// white color is when all values (R, G and B) are 255
if (outputFrame.at<Vec3b>(x,y)[0] == 255 && outputFrame.at<Vec3b>(x,y)[1] == 255 && outputFrame.at<Vec3b>(x,y)[2] == 255)
{
//do a check if this pixel is the most left, or the most right, or the most top, or the most bottom (this is needed to construct result rectangle)
}
}
但实际上要获得包含图像上所有白色像素的矩形,您可以使用另一种技术:
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