【OpenCV教程】core模块 - 扫描图像、利用查找表和计时

大家好，今天小白将为大家介绍如何在OpenCV中进行扫描图像、利用查找表和计时。

首先小白提出以下四个问题，在解决这四个问题的过程中，学习知识：

  • 如何遍历图像中的每一个像素？

  • OpenCV的矩阵值是如何存储的？

  • 如何测试我们所实现算法的性能？

  • 查找表是什么？为什么要用它？

这里我们测试的，是一种简单的颜色缩减方法。如果矩阵元素存储的是单通道像素，使用C或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像，这种存储格式的颜色数就太多了（确切地说，有一千六百多万种）。用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响。其实有时候，仅用这些颜色的一小部分，就足以达到同样效果。

这种情况下，常用的一种方法是 颜色空间缩减 。其做法是：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。例如，颜色值0到9可取为新值0，10到19可取为10，以此类推。

uchar （无符号字符，即0到255之间取值的数）类型的值除以 int 值，结果仍是 char 。因为结果是char类型的，所以求出来小数也要向下取整。利用这一点，刚才提到在 uchar 定义域中进行的颜色缩减运算就可以表达为下列形式：

这样的话，简单的颜色空间缩减算法就可由下面两步组成：一、遍历图像矩阵的每一个像素；二、对像素应用上述公式。值得注意的是，我们这里用到了除法和乘法运算，而这两种运算又特别费时，所以，我们应尽可能用代价较低的加、减、赋值等运算替换它们。此外，还应注意到，上述运算的输入仅能在某个有限范围内取值，如 uchar 类型可取256个值。

由此可知，对于较大的图像，有效的方法是预先计算所有可能的值，然后需要这些值的时候，利用查找表直接赋值即可。查找表是一维或多维数组，存储了不同输入值所对应的输出值，其优势在于只需读取、无需计算。

我们的测试用例程序（以及这里给出的示例代码）做了以下几件事：以命令行参数形式读入图像（可以是彩色图像，也可以是灰度图像，由命令行参数决定），然后用命令行参数给出的整数进行颜色缩减。目前，OpenCV主要有三种逐像素遍历图像的方法。我们将分别用这三种方法扫描图像，并将它们所用时间输出到屏幕上。我想这样的对比应该很有意思。

程序的基本用法是：

how_to_scan_images imageName.jpg intValueToReduce [G]

最后那个参数是可选的。如果提供该参数，则图像以灰度格式载入，否则使用彩色格式。在该程序中，我们首先要计算查找表。

int divideWith; // convert our input string to number - C++ style
stringstream s;
s << argv[2];
s >> divideWith;
if (!s)
{
cout << "Invalid number entered for dividing. " << endl;
return -1;
}

uchar table[256];
for (int i = 0; i < 256; ++i)
table[i] = divideWith* (i/divideWith);

这里我们先使用C++的 stringstream 类，把第三个命令行参数由字符串转换为整数。然后，我们用数组和前面给出的公式计算查找表。这里并未涉及有关OpenCV的内容。

另外有个问题是如何计时。没错，OpenCV提供了两个简便的可用于计时的函数 getTickCount()和 getTickFrequency() 。第一个函数返回你的CPU自某个事件（如启动电脑）以来走过的时钟周期数，第二个函数返回你的CPU一秒钟所走的时钟周期数。这样，我们就能轻松地以秒为单位对某运算计时：

double t = (double)getTickCount();
t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency();
cout << "Times passed in seconds: " << t << endl;

图像矩阵是如何储存在内存中的呢？

在前面的教程中，图像矩阵的大小取决于我们所用的颜色模型，确切地说，取决于所用通道数。如果是灰度图像，矩阵就会像这样：

而对多通道图像来说，矩阵中的列会包含多个子列，其子列个数与通道数相等。例如，RGB颜色模型的矩阵：

注意到，子列的通道顺序是反过来的：BGR而不是RGB。很多情况下，因为内存足够大，可实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。连续存储有助于提升图像扫描速度，我们可以使用 isContinuous() 来去判断矩阵是否是连续存储的. 相关示例会在接下来的内容中提供。

高效法

说到性能，经典的C风格运算符[]（指针）访问要更胜一筹. 因此，我们推荐的效率最高的查找表赋值方法，还是下面的这种：

Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table)
{
// accept only char type matrices
CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));

int channels = I.channels();

int nRows = I.rows * channels;
int nCols = I.cols;

if (I.isContinuous())
{
nCols *= nRows;
nRows = 1;
}

int i,j;
uchar* p;
for( i = 0; i < nRows; ++i)
{
p = I.ptr<uchar>(i);
for ( j = 0; j < nCols; ++j)
{
p[j] = table[p[j]];
}
}
return I;
}

这里，我们获取了每一行开始处的指针，然后遍历至该行末尾。如果矩阵是以连续方式存储的，我们只需请求一次指针、然后一路遍历下去就行。彩色图像的情况有必要加以注意：因为三个通道的原因，我们需要遍历的元素数目也是3倍。

这里有另外一种方法来实现遍历功能，就是使用 data ， data会从 Mat 中返回指向矩阵第一行第一列的指针。注意如果该指针为NULL则表明对象里面无输入，所以这是一种简单的检查图像是否被成功读入的方法。当矩阵是连续存储时，我们就可以通过遍历 data 来扫描整个图像。例如，一个灰度图像，其操作如下：

uchar* p = I.data;
for( unsigned int i =0; i < ncol*nrows; ++i)
*p++ = table[*p];

这次得出和前面相同的结果。但是这种方法编写的代码可读性方面差，并且进一步操作困难。在实际应用中，该方法的性能表现上并不明显优于前一种（因为现在大多数编译器都会对这类操作做出优化）。

迭代法

在高效法中，我们可以通过遍历正确的 uchar 域并跳过行与行之间可能的空缺-你必须自己来确认是否有空缺，来实现图像扫描，迭代法则被认为是一种以更安全的方式来实现这一功能。在迭代法中，你所需要做的仅仅是获得图像矩阵的begin和end，然后增加迭代直至从begin到end。将*操作符添加在迭代指针前，即可访问当前指向的内容。

Mat& ScanImageAndReduceIterator(Mat& I, const uchar* const table)
{
// accept only char type matrices
CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar));

const int channels = I.channels();
switch(channels)
{
case 1:
{
MatIterator_<uchar> it, end;
for( it = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>(); it != end; ++it)
*it = table[*it];
break;
}
case 3:
{
MatIterator_<Vec3b> it, end;
for( it = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>(); it != end; ++it)
{
(*it)[0] = table[(*it)[0]];
(*it)[1] = table[(*it)[1]];
(*it)[2] = table[(*it)[2]];
}
}
}

return I;
}

对于彩色图像中的一行，每列中有3个uchar元素，这可以被认为是一个小的包含uchar元素的vector，在OpenCV中用Vec3b来命名。如果要访问第n个子列，我们只需要简单的利用[]来操作就可以。需要指出的是，OpenCV的迭代在扫描过一行中所有列后会自动跳至下一行，所以说如果在彩色图像中如果只使用一个简单的 uchar 而不是 Vec3b 迭代的话就只能获得蓝色通道(B)里的值。

核心函数LUT

这是最被推荐的用于实现批量图像元素查找和更改操作图像方法。在图像处理中，对于一个给定的值，将其替换成其他的值是一个很常见的操作，OpenCV里会提供一个函数直接实现该操作，并不需要你自己扫描图像，这个函数就是:operationsOnArrays:LUT()<lut>，一个包含于core module的函数。

首先我们建立一个mat型用于查表:

Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
uchar* p = lookUpTable.data;
for( int i = 0; i < 256; ++i)
p[i] = table[i];

然后我们调用函数 (I 是输入 J 是输出):

LUT(I, lookUpTable, J);

今天小白给大家的分享到这里就结束了，如果想学习更多关于OpenCV的知识，请继续关注小白学视觉！

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