opencv 学习: 07 使用迭代器 (iterator) 遍历像素

面向对象中，对数据集的遍历通常使用迭代器 (iterator) 实现；

迭代器是专为遍历集合的每个元素而构建的类，隐藏了对给定集合的每个元素的迭代是如何具体完成的。这种信息隐藏原理的应用，使得遍历数据集合变得更加容易和安全。

标准模板库（STL）有一个与它的每个集合类关联的迭代器类。OpenCV随后提供了与c++ STL中的标准迭代器兼容的cv::MatIterator 类。

迭代器遍历像素

继续使用之前的 均匀颜色量化 示例，在这里使用迭代器类来重新实现。可以使用 cv::MatIterator_ 来定义一个迭代器对象。（与 cv::Mat_ 一样，下划线结尾，表示这是个模板子类）

这个迭代器对象，是用来访问图片像素数据的。元素数据类型，必须要在编译时即指明。声明方式如下：

cv::MatIterator_<cv::Vec3b> it;

另一种使用cv::Mat_ 定义的迭代器写法：

cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it;

与 普通的 迭代器使用方式一样，需要获取数据集合的开始和结束位置，用于循环的控制。

cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it_begin = image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it_end = image.end<cv::Vec3b>();

完整实现如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>void colorReduce(cv::Mat/*&*/ image, int div)
{int row, col;//只是对彩色图像的处理cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it_end = image.end<cv::Vec3b>();for ( ; it != it_end; it++){//对每个通道进行计算(*it)[0] = ((*it)[0] / div) * div + div / 2;(*it)[1] = ((*it)[1] / div) * div + div / 2;(*it)[2] = ((*it)[2] / div) * div + div / 2;}
}int main(int argc, char *argv[])
{// 检查命令行参数if (argc != 4){std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <input_image> <colorReduce> <output_image>" << std::endl;return -1;}// 读取输入图像和logo图像cv::Mat input_image = cv::imread(argv[1]);// 检查输入图像和logo图像是否成功读取if (input_image.empty()){std::cerr << "Error: Could not open or find input image" << std::endl;}cv::namedWindow("input_image", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("input_image", input_image);cv::waitKey(0);int reduce = std::stof(argv[2]);if (reduce < 0 || reduce > 255){std::cerr << "Error: colorReduce must be between 0 and 255" << std::endl;return -1;}colorReduce(input_image, reduce);cv::imwrite(argv[3], input_image);cv::namedWindow("output_image", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("output_image", input_image);cv::waitKey(0);return 0;
}

处理结果如下：

./build/document_processor build/2.jpg 128 build/2_out.jpg