OpenCV遍历16位图像(Updating)

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使用一些方式来读取16位图像的数据

OpenCV遍历16位图像

记录一下对于十六位图像的操作

使用Mat.ptr

这里使用ptr的方式和8位是一致的

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double data21 = thermal16.ptr<ushort>(i)[j];

i 代表rows, j代表cols

使用Mat.data

对于原始的.data函数而言,其指针是面对uchar的,所以需要对其做一个强制转换

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ushort *ppptr = reinterpret_cast<ushort*>(thermal16.data);
double data22 = (double)(ppptr[i*thermal16.step1() + j]);

使用Mat.at

这里使用和8位是一致的

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double data23 = (double)(thermal16.at<ushort>(i,j));

三种方式时间上的对比

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// test0.5 测试三种遍历图像的时间
    double start = (double)cv::getTickCount();
    for(int i = 0; i < thermal16.rows ; i ++)
    for(int j = 0; j < thermal16.cols ; j ++)
    {
        double data21 = thermal16.ptr<ushort>(i)[j];
    }
    double time = (double)cv::getTickCount() - start;
    cout << "Method 1 cost " << time <<endl;

    double start2 = (double)cv::getTickCount();
    ushort *ppptr = reinterpret_cast<ushort*>(thermal16.data);
    for(int i = 0; i < thermal16.rows ; i ++)
    for(int j = 0; j < thermal16.cols ; j ++)
    {
        double data22 = (double)(ppptr[i*thermal16.step1() + j]);
    }
    double time2 = (double)cv::getTickCount() - start2;
    cout << "Method 2 cost " << time2 <<endl;
    
    double start3 = (double)cv::getTickCount();
    for(int i = 0; i < thermal16.rows ; i ++)
    for(int j = 0; j < thermal16.cols ; j ++)
    {
        double data23 = (double)(thermal16.at<ushort>(i,j));
    }
    double time3 = (double)cv::getTickCount() - start3;
    cout << "Method 3 cost " << time3 <<endl;
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Method 1 cost 100
Method 2 cost 40
Method 3 cost 40

所以后面两种计算时间上是差不多的