我们声明了三个变量，分别是’blue_Channel’、’green_channel’和’red_channel’。这些变量的目的是保存像素值。我们在’for循环’中使用了这些变量。然后，我们声明了一个名为’color_Image_Matrix’的矩阵。
这个方法的语法如下：
blue_Channel = color_image_Matrix.at(i, j)[0];
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我们使用了一张BGR图像。它有三个通道。这些通道维护特定的顺序，color_image_Matrix.at (i, j) 表示位于(i, j)位置的像素值，[0]表示第一个通道。例如，如果我们将这行代码写成如下形式：
blue_Channel=color_image_Matrix.at (30, 35) [0];
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It means the variable ‘blue_Channel’ will have the first channel’s pixel value located at(30, 35). This is how we can access the pixel values using OpenCV.
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The following program reads pixel values of different RGB images and displays the different channel pixel’s value in a console window.
Example
#include#includeusing namespace std;using namespace cv;int main() { int blue_Channel; int green_Channel; int red_Channel; Mat color_image_Matrix; //Declaring a matrix to load the image// color_image_Matrix = imread("colors.jpg"); //loading image in the matrix// //Beginning of for loop to read pixel values of blue channel// for (int i = 0; i (i, j)[0]; //To read the value of first channel.Here the blue channel is first channel// cout (i, j)[1]; //To read the value of first channel.Here the green channel is first channel// cout (i, j)[2]; //To read the value of first channel.Here the red channel is first channel// cout 输出
Image read successfully...
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这个程序运行需要几分钟时间。它从不同的通道读取每个像素值。这就是为什么显示完整结果需要几分钟的原因。
以上就是如何使用C++在OpenCV中从多通道图像中读取像素值？的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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