在OpenCV中访问cvMat图像中的像素值

Question

我已经使用Canny边缘检测器成功地识别了给定图像的边缘。我正在努力寻找这条检测到的边缘线上的特定点。

我的方法是：

我使用了opencv中的cv::canny函数，输出以cv::Mat格式存储。我想遍历矩阵的所有值，并识别出存在边缘的所有像素，这样我就可以检测到检测到的边缘线上的特定点。

使用的函数：

cv::Canny(frame_gray,contours,50,150);

输出存储在CV_8UC3类型的contours中

要访问像素值，请尝试

contours.at<int>(i,j) != 0

而且还

contours.at<uchar>(i,j) != 0

将非常感谢在上述方面的帮助。如果方法是正确的，并且我遗漏了什么，或者如果我应该尝试另一种方法，谢谢

编辑：

for(int i=0;i<img_width;i++)
 { 
  if((int)contours.at<uchar>(i,neckcenter.y) > 0 ) 
  { 
    Point multipoints(i,neckcenter.y); 
    circle( contours, multipoints, neckpoint, Scalar( 255, 0, 0 ),4, 8, 0 );
    cout << (int)contours.at<uchar>(i,neckcenter.y) << endl; 
  }
 }

我正在使用上面的代码，它形成了一个半径为1的小圆(由颈点定义)，在那里它检测到一个点和边缘。neckcenter.y是从先前的计算中导出的常量值。我在这里做错了什么？

代码的输出-

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Answer 1

在应用Canny之前，您可能需要一个灰度通道：

Mat gray;
cvtColor(bgr,gray,CV_BGR2GRAY); // now gray is a 8bit, uchar Mat

Mat contours;
cv::Canny(gray,contours,50,150);

// now you're safe to use:
uchar value = contours.at<uchar>(i,j);

Answer 2

语法：

contours.at<uchar>(i,j)

在数据类型(即灰度图像)方面是适合您的情况的。下面这行可能暗示了这个问题：

for(int i=0;i<img_width;i++)

当您使用at访问OpenCV像素时，您必须将像素位置指定为(row, col)，因此您的索引是错误的。在所有访问像素的地方尝试以下操作：

contours.at<uchar>(j,i)

从OpenCV documentation

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Answer 3

您有一个类型为unsigned char的3通道图像。要访问它，您应该使用cv::Vec3b类型。下面是如何做的：

int channel = 0;//or 1 or 2
contours.at<cv::Vec3b>(i,j)[channel]

要检查所有元素是否都为0：

contours.at<cv::Vec3b>(i,j)[0]==0 && contours.at<cv::Vec3b>(i,j)[1]==0 && contours.at<cv::Vec3b>(i,j)[2]==0

但是，您从哪里获得轮廓图像类型为CV_8UC3的信息？