<<视觉slam十四讲>>_ch5 实践部分之imageBasics.cpp的代码解释及总结

1.关于int main(int argc,char** argv)中argc,argv参数的解释

　　　argc参数表示命令行中参数的个数，其值是在输入命令时由系统按实际参数的个数自动赋值的
    　　argv参数是字符串指针数组，存放命令行中的参数，长度即为参数个数argc
   　　 其中的第0个参数是程序的全名，之后的参数由用户输入的参数确定

 

2.关于 cv::waitKey(0)的解释：

　　在inshow之后必须要有waitKey(k),以便给予足够的时间显示图像，功能是不断刷新图像。waitKey(k)仅对窗口机制起作用，其中k的单位为ms：如果k=0，表示无线等待下去，直到有按键按下，无返回值；如果k>0,表示等待的时间，若在这段时间内没有任何操作则等待结束后返回-1,如在期间输入了字符，则最终返回字符的ASCII码

 

3.像素的表示：

　　如果是灰度图，用8位整数（unsigned char）表示一个像素，即表示0～255的值.
       如果是RGB相机的深度图中，由于记录了各个像素与相机之间的距离（单位为毫米），而RGB相机的量程在十几米左右，超过了255,所以用16位整数（unsigned short）表示一个像素，即表示0～65536的值.
       如果是彩色图像，常见的是用三个通道（即red,blue,green三个颜色）表示任意一种色彩，而每个通道占8位，所以用24位表示一个像素.

 

4.给算法计时：
    1).头文件为：#include<ctime>
        clock_t time_stt=clock();
        在执行相关算法处理之后计算用时： (clock()-time_stt)/(double)CLOCKS_PER_SEC（见p46）
    2).头文件为：#include <chrono>
       　　 chrono::steady_clock::time_point t1=chrono::steady_clock::now();

　　　　//...

　　　 //program...

　　　 //...

　　　 chrono::steady_clock::time_point  t2=chrono::steady_clock::now();
  　　   chrono::duration<double> time_used=chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2-t1);

　　3)opencv计时函数：

　　　　 double t=static_cast<double> (getTickCount());

　　　　//...

　　　 //program...

　　　 //...

　　　　t = ((double)getTickCount()-t)/getTickFrequency();　　　　

5.复制图像的方式：
    1.直接赋值：在这种方式下的赋值，一旦对复制后的图像进行更改，则原图像也会改变
    2.使用clone函数赋值：对复制后的图像更改不会影响到原图像

 

6. 遍历图像像素的方法：

　　参考：https://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/53071133

　　对图像像素进行遍历时共有三种方法： 1). 动态地址计算
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2). 迭代器iterator
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 3). C操作符[] (指针方式访问)

　　我们给出一个综合例程：

  1 #include <iostream>
  2 #include <opencv2/core.hpp>
  3 #include <opencv2/highgui.hpp>
  4 
  5 using namespace std;
  6 using namespace cv;
  7 
  8 void colorReduceAt(Mat& dstImageAt,int div);
  9 void colorReduceIterator(Mat &dstImageIterator, int div);
 10 void colorReducePtr(Mat &dstImagePtr, int div);
 11 
 12 int main(int argc,char** argv)
 13 {
 14     Mat srcImg=imread(argv[1]);
 15     if(argc!=1)
 16     {
 17         cout<<"usage:./total lena.png"<<endl;
 18     }
 19     imshow("lena.png",srcImg);
 20 
 21     //声明处理后图像变量
 22     Mat dstImageAt,dstImageIterator,dstImagePtr;
 23     dstImageAt=srcImg.clone();
 24     dstImageIterator=srcImg.clone();
 25     dstImagePtr=srcImg.clone();
 26 
 27     int div=50;
 28 
 29     //声明时间变量
 30     double timeAt,timeIterator,timePtr;
 31 
 32     //at()
 33     timeAt=static_cast<double>(getTickCount());
 34     colorReduceAt(dstImageAt,div);
 35     timeAt=((double)getTickCount()-timeAt)/getTickFrequency();
 36     imshow("dstImageAt_lena.png",dstImageAt);
 37     cout<<"使用at()动态地址计算耗时："<<timeAt<<"s"<<endl<<endl;
 38 
 39     //iterator
 40     timeIterator=static_cast<double>(getTickCount());
 41     colorReduceAt(dstImageIterator,div);
 42     timeIterator=((double)getTickCount()-timeIterator)/getTickFrequency();
 43     imshow("dstImageIterstor_lena.png",dstImageIterator);
 44     cout<<"使用iterator迭代器计算耗时："<<timeIterator<<"s"<<endl<<endl;
 45 
 46     //ptr
 47     timePtr=static_cast<double>(getTickCount());
 48     colorReducePtr(dstImagePtr,div);
 49     timePtr=((double)getTickCount()-timePtr)/getTickFrequency();
 50     imshow("dstImagePtr_lena.png",dstImagePtr);
 51     cout<<"使用ptr指针计算耗时："<<timePtr<<"s"<<endl<<endl;
 52 
 53     waitKey(0);
 54 }
 55 
 56 //使用at动态地址计算方式
 57 //用函数at()来实现对矩阵中某个像素值进行读取
 58 //以及进行赋值操作
 59 void colorReduceAt( Mat &dstImageAt, int div)
 60 {
 61     int rowNumber=dstImageAt.rows;//获取图像行数
 62     int colNumber=dstImageAt.cols;//获取图像列数
 63 
 64     //对每个像素进行处理
 65     for(int i=0;i<rowNumber;++i)
 66     {
 67         for(int j=0;j<colNumber;++j)
 68         {
 69             dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[0]=dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div;//Blue
 70             dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[0]=dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div;//Green
 71             dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[0]=dstImageAt.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div;//Red
 72         }
 73     }
 74 }
 75 
 76 //使用iterator迭代器方式
 77 void colorReduceIterator(Mat &dstImageIterator, int div)
 78 {
 79     MatIterator_<Vec3b> imageIt=dstImageIterator.begin<Vec3b>();//获取迭代器初始位置
 80     MatIterator_<Vec3b> imageEnd=dstImageIterator.end<Vec3b>();//获取迭代器结束位置
 81 
 82     for(;imageIt!=imageEnd;++imageIt)
 83     {
 84         (*imageIt)[0]=(*imageIt)[0]/div*div;//Blue
 85         (*imageIt)[1]=(*imageIt)[1]/div*div;//Green
 86         (*imageIt)[2]=(*imageIt)[2]/div*div;//Red
 87     }
 88 }
 89 
 90 //使用ptr指针
 91 void colorReducePtr(Mat &dstImagePtr, int div)
 92 {
 93     int rowNumber=dstImagePtr.rows;
 94     int colNumber=dstImagePtr.cols;
 95 
 96     for(int i=0;i<rowNumber;++i)
 97     {
 98         uchar* pixelPtr=dstImagePtr.ptr<uchar>(i);//获取矩阵每行首地址
 99         for(int j=0;j<colNumber;++j)
100         {
101             pixelPtr[j]=pixelPtr[j]/div*div;
102         }
103     }
104 }

　　　　　运行结果：  

          　

　　　　　　　　

　　　　三种遍历像素的方法对比：

 　　　　　　　　从上述的运行结果中，我们可以看出指针方式是最快的处理方式，而迭代器的方式相对最慢。但是使用迭代器是较为安全的访问方式。

　　　　　　　　如果需要对图像像素进行遍历，不推荐使用at()函数，因为使用这个函数其效率不高，但是其可读性较好。

 

posted @ 2018-07-07 09:42  Iridescent18  阅读(904)  评论(0)  编辑  收藏  举报