c++ - 如何使用 opencv 从矩阵 vector 构建图像

Question

我正在将图像分割成矩形区域，我发现了一些有用的代码可以让我这样做，但是，我在弄清楚如何操作每个单独的区域并将它们重建回来时遇到了麻烦在一起形成一个与原始大小相同的新的完整图像。我对 c++ 和 opencv 都很陌生，所以非常感谢任何帮助。

目前，所有矩形都存储在 std::vector<cv::Mat> *blocks 中.

我想要每个矩形的值并能够操纵它们的原因是因为我计划稍后将它们解析为一些输出。

这是将图像分割成矩形的代码:

    if(img.cols % colDivisor == 0 && img.rows % colDivisor == 0){
        for(int y = 0; y < img.cols; y += img.cols/colDivisor){
            for(int x = 0; x < img.rows; x += img.rows/rowDivisor){
                blocks->push_back(img(cv::Rect(y, x, (img.cols / colDivisor), (img.rows / rowDivisor))).clone());
                rectangle(maskImg, cv::Point(y,x), cv::Point(y + (maskImg.cols / colDivisor) - 1, x + (maskImg.rows / rowDivisor) - 1), CV_RGB(255, 0, 0), 1);
                cv::imshow("Image", maskImg);

我可以像这样操作所选图像的 BGR 值:

    std::vector<cv::Mat> m;
    ...
    cv::Mat image2 =m[9]; //Random rect
    std::vector<cv::Mat> channels;
    cv::split(image2, channels);
    cv::Scalar avg1 = cv::mean(channels[0]);
    cv::Scalar avg2 = cv::mean(channels[1]);
    cv::Scalar avg3 = cv::mean(channels[2]);
    std::cout << "Blue channel: " << avg1[0] << std::endl << "Green channel: " << avg2[0] << std::endl << "Red channel: " <<  avg3[0] << std::endl;
    image2.setTo(cv::Scalar(avg1[0], avg2[0], avg3[0]));
    cv::imshow("BGRTEST", image2);

从上面的代码可以看出，我能够成功地操作单个区域，但是，我想遍历每个区域并对其应用平均 BGR 值。

我该怎么做呢？

我尝试使用 C++ 迭代器，如下所示:

for(std::vector<cv::Mat>::iterator it = blocks->begin(); it != blocks->end(); ++it){

}

但是，我不确定我将如何实现这样的事情。

提前致谢!

Answer 1

假设原始任务是将图像分割成矩形 block 并在其上应用一些运算符，则有一种更简单的方法。

OpenCV 有一个相当方便的感兴趣区域的概念。您可以选择图像的一个区域并将其用作图像。您在那里执行的操作将出现在原始图像中。

你正在使用一个感兴趣的区域，但你复制了它，然后计划合并你获得的小图像。这不仅在计算方面造成浪费，还使代码更加复杂。

以下是您可以如何利用感兴趣的区域:

for(int y = 0; y < img.cols - 30; y += 30) {
    for(int x = 0; x < img.rows - 30; x += 30) {
        cv::Mat roi = img(cv::Rect(y, x, 30, 30));
        std::vector<cv::Mat> channels;
        cv::split(roi, channels);
        cv::Scalar avg1 = cv::mean(channels[0]);
        cv::Scalar avg2 = cv::mean(channels[1]);
        cv::Scalar avg3 = cv::mean(channels[2]);
        roi.setTo(cv::Scalar(avg1[0], avg2[0], avg3[0]));
    }
}

我复制了您的处理过程并稍微更改了子图像的计算方式。