.. _howToScanImagesOpenCV:

OpenCV如何扫描图像、利用查找表和计时
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目的
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我们将探索以下问题的答案： 

.. container:: enumeratevisibleitemswithsquare

   + 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？

测试用例
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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：

.. math::

   I_{new} = (\frac{I_{old}}{10}) * 10

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。

你可以从 :download:`这里 <../../../../samples/cpp/tutorial_code/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.cpp>` 下载源代码，也可以找到OpenCV的samples目录，进入cpp的tutorial_code的core目录，查阅该程序的代码。程序的基本用法是： 

.. code-block:: bash

   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。

.. literalinclude:: ../../../../samples/cpp/tutorial_code/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.cpp
   :language: cpp
   :tab-width: 4
   :lines: 48-60 

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 :UtilitySystemFunctions:`getTickCount() <gettickcount>` 和 :UtilitySystemFunctions:`getTickFrequency() <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：

.. code-block:: cpp

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

.. _How_Image_Stored_Memory: 

图像矩阵是如何存储在内存之中的？
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在我的教程 :ref:`matTheBasicImageContainer` 中，你或许已了解到，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： 

.. math::

   \newcommand{\tabItG}[1] { \textcolor{black}{#1} \cellcolor[gray]{0.8}}
   \begin{tabular} {ccccc}
   ~ & \multicolumn{1}{c}{Column 0} &   \multicolumn{1}{c}{Column 1} &   \multicolumn{1}{c}{Column ...} & \multicolumn{1}{c}{Column m}\\
   Row 0 & \tabItG{0,0} & \tabItG{0,1} & \tabItG{...}  & \tabItG{0, m} \\
   Row 1 & \tabItG{1,0} & \tabItG{1,1} & \tabItG{...}  & \tabItG{1, m} \\
   Row ... & \tabItG{...,0} & \tabItG{...,1} & \tabItG{...} & \tabItG{..., m} \\
   Row n & \tabItG{n,0} & \tabItG{n,1} & \tabItG{n,...} & \tabItG{n, m} \\
   \end{tabular}

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：

.. math::

   \newcommand{\tabIt}[1] { \textcolor{yellow}{#1} \cellcolor{blue} &  \textcolor{black}{#1} \cellcolor{green} & \textcolor{black}{#1} \cellcolor{red}}
   \begin{tabular} {ccccccccccccc}
   ~ & \multicolumn{3}{c}{Column 0} &   \multicolumn{3}{c}{Column 1} &   \multicolumn{3}{c}{Column ...} & \multicolumn{3}{c}{Column m}\\
   Row 0 & \tabIt{0,0} & \tabIt{0,1} & \tabIt{...}  & \tabIt{0, m} \\
   Row 1 & \tabIt{1,0} & \tabIt{1,1} & \tabIt{...}  & \tabIt{1, m} \\
   Row ... & \tabIt{...,0} & \tabIt{...,1} & \tabIt{...} & \tabIt{..., m} \\
   Row n & \tabIt{n,0} & \tabIt{n,1} & \tabIt{n,...} & \tabIt{n, m} \\
   \end{tabular}

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 :basicstructures:`isContinuous() <mat-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。

1.高效的方法 Efficient Way
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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：

.. literalinclude:: ../../../../samples/cpp/tutorial_code/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.cpp
   :language: cpp
   :tab-width: 4
   :lines: 116-143

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：

.. code-block:: cpp

   uchar* p = I.data;

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

这回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。同时，我发现在实际应用中，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）。


2.迭代法 The iterator (safe) method 
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在高性能法（the efficient way）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。

.. literalinclude:: ../../../../samples/cpp/tutorial_code/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.cpp
   :language: cpp
   :tab-width: 4
   :lines: 145-173

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。


3. 通过相关返回值的On-the-fly地址计算
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事实上这个方法并不推荐被用来进行图像扫描，它本来是被用于获取或更改图像中的随机元素。它的基本用途是要确定你试图访问的元素的所在行数与列数。在前面的扫描方法中，我们观察到知道所查询的图像数据类型是很重要的。这里同样的你得手动指定好你要查找的数据类型。下面的代码中是一个关于灰度图像的示例(运用 + :basicstructures:`at() <mat-at>` 函数):

.. literalinclude:: ../../../../samples/cpp/tutorial_code/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.cpp
   :language: cpp
   :tab-width: 4
   :lines: 175-207

该函数输入为数据类型及需求元素的坐标，返回的是一个对应的值-如果用 *get* 则是constant，如果是用 *set* 、则为non-constant. 处于程序安全，当且仅当在 **debug 模式下** 它会检查你的输入坐标是否有效或者超出范围. 如果坐标有误，则会输出一个标准的错误信息. 和高性能法（the efficient way）相比, 在 release模式下，它们之间的区别仅仅是On-the-fly方法对于图像矩阵的每个元素，都会获取一个新的行指针，通过该指针和[]操作来获取列元素. 

当你对一张图片进行多次查询操作时，为避免反复输入数据类型和at带来的麻烦和浪费的时间，OpenCV 提供了:basicstructures:`Mat_ <id3>` data type. 它同样可以被用于获知矩阵的数据类型，你可以简单利用()操作返回值来快速获取查询结果. 值得注意的是你可以利用 :basicstructures:`at() <mat-at>` 函数来用同样速度完成相同操作. 它仅仅是为了让懒惰的程序员少写点 >_< .

4. 核心函数LUT（The Core Function）
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这是最被推荐的用于实现批量图像元素查找和更该操作图像方法。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 提供里一个函数直接实现该操作，并不需要你自己扫描图像，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:

.. literalinclude:: ../../../../samples/cpp/tutorial_code/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.cpp
   :language: cpp
   :tab-width: 4
   :lines: 98-101

然后我们调用函数 (I 是输入 J 是输出):

.. literalinclude:: ../../../../samples/cpp/tutorial_code/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.cpp
   :language: cpp
   :tab-width: 4
   :lines: 106

性能表现
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为了得到最优的结果，你最好自己编译并运行这些程序. 为了更好的表现性能差异，我用了一个相当大的图片(2560 X 1600). 性能测试这里用的是彩色图片，结果是数百次测试的平均值.

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Efficient Way 79.4717 milliseconds

Iterator      83.7201 milliseconds

On-The-Fly RA 93.7878 milliseconds

LUT function  32.5759 milliseconds
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我们得出一些结论: 尽量使用 OpenCV 内置函数. 调用LUT 函数可以获得最快的速度. 这是因为OpenCV库可以通过英特尔线程架构启用多线程. 当然,如果你喜欢使用指针的方法来扫描图像，迭代法是一个不错的选择，不过速度上较慢。在debug模式下使用on-the-fly方法扫描全图是一个最浪费资源的方法，在release模式下它的表现和迭代法相差无几，但是从安全性角度来考虑，迭代法是更佳的选择

最后，你可以在我们的YouTube频道上观看范例视频 `<https://www.youtube.com/watch?v=fB3AN5fjgwc>`.

.. raw:: html

  <div align="center">
  <iframe title="How to scan images in OpenCV?" width="560" height="349" src="http://www.youtube.com/embed/fB3AN5fjgwc?rel=0&loop=1" frameborder="0" allowfullscreen align="middle"></iframe>
  </div>

翻译者
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 loveisp@ `OpenCV中文网站 <http://www.opencv.org.cn>`_

 zhaowang@ `OpenCV中文网站 <http://www.opencv.org.cn>`_  <zhao.wang@student.xjtlu.edu.cn>