我希望计算的背景图像是只有黑色和白色的白点的数量。 我有这样的代码：
int count = 0;
for ( int j = 0; j < Image.rows; j ++ )
{
for ( int i = 0; i < Image.cols; i ++ )
{
if ( Image.at<int>(i,j) >= 150 )
{
count ++ ;
}
}
}
出于某种原因，上面的代码不工作，它只是停止反应。 余检查，行 “如果（Image.at（I，J）> = 150）” 导致该问题。 我的“形象”是一个“CV ::垫”，用“CV_8UC3”型。 有没有人能帮助我吗？ 谢谢。
另外我对罗宾的答案评论，你的错误是您尝试访问CV_8UC3类型的图像为整数。 如果您想检查灰度级，这样做（注意“无符号的字符”，而不是“INT”，在罗宾的答案）。
cv::Mat greyscale;
cv::cvtColor(image,grayscale,CV_RGB2GRAY);
// either, most elegant:
int count = cv::countNonZero(greyscale >= 150);
// or, copied from Robin's answer:
int count = 0;
for(int i = 0; i < greyscale.rows; ++i) {
const unsigned char* row = greyscale.ptr<unsigned char>(i);
for(int j = 0; j < greyscale.cols; j++) {
if (row[j] >= 150)
++count;
}
}
我相信这是非常巧妙：
Mat result;
threshold(Image,result,150,255,THRESH_BINARY);
int white_count = countNonZero(result);
写Image.at<unsigned char>(j,i)未Image.at<unsigned char>(i,j)如果使用的是我为COLS和j为行。
我认为你有列之前访问行，这意味着你应该交换i和j。
替代if ( Image.at<int>(i,j) >= 150 )与if ( Image.at<int>(j,i) >= 150 )
有虽则访问垫更简单的方法。
OpenCV提供的STL类的迭代器是易于使用的，如果你要访问的所有元素非常容易使用。 例：
int count = 0;
MatConstIterator_<int> it = Image.begin<int>(), it_end = Image.end<int>();
for(; it != it_end; ++it)
if ((*it) >= 150)
++count;
最后但并非最不重要，你也可以得到一个指向每一行，并通过简单的[]操作符访问数据：
int count = 0;
for(int i = 0; i < Image.rows; ++i) {
const int* Ii = Image.ptr<int>(i);
for(int j = 0; j < Image.cols; j++) {
if (Ii[j] >= 150)
++count;
}
}
与OpenCV的字节向量（无符号字符像素），你可以访问CV_8UC3像素！ 在这种情况下，您可以进行以下（现在你也可以使用一些特殊的颜色阈值）
int channel = 0;
Image.at<Vec3b>( row , col )[channel]
有很多的方法来访问CV ::垫的形象，如果你想直接访问彩色图像（CV_8UC3），它可以通过以下实现：
int count = 0;
int threshold = 150;
for(int j = 0; j < img.rows; j++) {
for(int i = 0; i < img.cols; i++) {
//white point which means that the point in every channel(BGR)
//are all higher than threshold!
if(img.ptr<cv::Vec3b>(j)[i][0] > threshold &&
img.ptr<cv::Vec3b>(j)[i][1] > threshold
img.ptr<cv::Vec3b>(j)[i][2] > threshold ) {
count++;
}
}
}
但我建议，如果你只想计数白点，你可以转换成图像灰度（CV_8UC1），并做如下：
cv::Mat img;
cv::cvtColor(src,img,CV_BGR2RGB);
int count = 0;
int threshold = 150;
for(int j = 0; j < img.rows; j++) {
for(int i = 0; i < img.cols; i++) {
if(img.ptr<uchar>(j)[i] > threshold) {
count++;
}
}
}
最后，注意，使用CV ::通过img.ptr垫图像< IMAGETYPE >将无法检查访问点是正确的，所以如果你当然知道图像的范围内，通过PTR的接入图像将被罚款，否则，你可以做通过img.at <IMAGETYPE>（），它会检查每个点是正确的，在每一个电话， 通过PTR为什么访问图像速度更快 ，所以如果有无效的访问点，它会断言你！
