我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点进行运算，所以遍历图像就显得很重要，如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。
一、遍历图像的4种方式：at<typename>(i,j)
Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点，它是一个模板函数，可以取到任何类型的图像上的点。下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法。
在实际应用中，我们很多时候需要对图像降色彩，因为256*256*256实在太多了，在图像颜色聚类或彩色直方图时，我们需要用一些代表性的颜色代替丰富的色彩空间，我们的思路是将每个通道的256种颜色用64种代替，即将原来256种颜色划分64个颜色段，每个颜色段取中间的颜色值作为代表色。
1 void colorReduce(Mat& image,int div) 2 { 3 for(int i=0;i<image.rows;i++) 4 { 5 for(int j=0;j<image.cols;j++) 6 { 7 image.at<Vec3b>(i,j)[0]=image.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div+div/2; 8 image.at<Vec3b>(i,j)[1]=image.at<Vec3b>(i,j)[1]/div*div+div/2; 9 image.at<Vec3b>(i,j)[2]=image.at<Vec3b>(i,j)[2]/div*div+div/2; 10 } 11 } 12 }
通过上面的例子我们可以看出，at方法取图像中的点的用法：
image.at<uchar>(i,j)：取出灰度图像中i行j列的点。
image.at<Vec3b>(i,j)[k]：取出彩色图像中i行j列第k通道的颜色点。其中uchar,Vec3b都是图像像素值的类型，不要对Vec3b这种类型感觉害怕，其实在core里它是通过typedef Vec<T,N>来定义的，N代表元素的个数，T代表类型。
更简单一些的方法：OpenCV定义了一个Mat的模板子类为Mat_，它重载了operator()让我们可以更方便的取图像上的点。
Mat_<uchar> im=image;
im(i,j)=im(i,j)/div*div+div/2;
二、高效一点：用指针来遍历图像
上面的例程中可以看到，我们实际喜欢把原图传进函数内，但是在函数内我们对原图像进行了修改，而将原图作为一个结果输出，很多时候我们需要保留原图，这样我们需要一个原图的副本。
1 void colorReduce(const Mat& image,Mat& outImage,int div) 2 { 3 // 创建与原图像等尺寸的图像 4 outImage.create(image.size(),image.type()); 5 int nr=image.rows; 6 // 将3通道转换为1通道 7 int nl=image.cols*image.channels(); 8 for(int k=0;k<nr;k++) 9 { 10 // 每一行图像的指针 11 const uchar* inData=image.ptr<uchar>(k); 12 uchar* outData=outImage.ptr<uchar>(k); 13 for(int i=0;i<nl;i++) 14 { 15 outData[i]=inData[i]/div*div+div/2; 16 } 17 } 18 }
从上面的例子中可以看出，取出图像中第i行数据的指针：image.ptr<uchar>(i)。
值得说明的是：程序中将三通道的数据转换为1通道，在建立在每一行数据元素之间在内存里是连续存储的，每个像素三通道像素按顺序存储。也就是一幅图像数据最开始的三个值，是最左上角的那像素的三个通道的值。
但是这种用法不能用在行与行之间，因为图像在OpenCV里的存储机制问题，行与行之间可能有空白单元。这些空白单元对图像来说是没有意思的，只是为了在某些架构上能够更有效率，比如intel MMX可以更有效的处理那种个数是4或8倍数的行。但是我们可以申明一个连续的空间来存储图像，这个话题引入下面最为高效的遍历图像的机制。
三、更高效的方法
上面已经提到过了，一般来说图像行与行之间往往存储是不连续的，但是有些图像可以是连续的，Mat提供了一个检测图像是否连续的函数isContinuous()。当图像连通时，我们就可以把图像完全展开，看成是一行。
1 void colorReduce(const Mat& image,Mat& outImage,int div) 2 { 3 int nr=image.rows; 4 int nc=image.cols; 5 outImage.create(image.size(),image.type()); 6 if(image.isContinuous()&&outImage.isContinuous()) 7 { 8 nr=1; 9 nc=nc*image.rows*image.channels(); 10 } 11 for(int i=0;i<nr;i++) 12 { 13 const uchar* inData=image.ptr<uchar>(i); 14 uchar* outData=outImage.ptr<uchar>(i); 15 for(int j=0;j<nc;j++) 16 { 17 *outData++=*inData++/div*div+div/2; 18 } 19 } 20 }
用指针除了用上面的方法外，还可以用指针来索引固定位置的像素：
image.step返回图像一行像素元素的个数（包括空白元素），image.elemSize()返回一个图像像素的大小。
&image.at<uchar>(i,j)=image.data+i*image.step+j*image.elemSize();
四、还有吗？用迭代器来遍历。
下面的方法可以让我们来为图像中的像素声明一个迭代器：
MatIterator_<Vec3b> it;
Mat_<Vec3b>::iterator it;
如果迭代器指向一个const图像，则可以用下面的声明：
MatConstIterator<Vec3b> it; 或者
Mat_<Vec3b>::const_iterator it;
下面我们用迭代器来简化上面的colorReduce程序：
1 void colorReduce(const Mat& image,Mat& outImage,int div) 2 { 3 outImage.create(image.size(),image.type()); 4 MatConstIterator_<Vec3b> it_in=image.begin<Vec3b>(); 5 MatConstIterator_<Vec3b> itend_in=image.end<Vec3b>(); 6 MatIterator_<Vec3b> it_out=outImage.begin<Vec3b>(); 7 MatIterator_<Vec3b> itend_out=outImage.end<Vec3b>(); 8 while(it_in!=itend_in) 9 { 10 (*it_out)[0]=(*it_in)[0]/div*div+div/2; 11 (*it_out)[1]=(*it_in)[1]/div*div+div/2; 12 (*it_out)[2]=(*it_in)[2]/div*div+div/2; 13 it_in++; 14 it_out++; 15 } 16 }
如果你想从第二行开始，则可以从image.begin<Vec3b>()+image.rows开始。
上面4种方法中，第3种方法的效率最高！
五、图像的邻域操作
很多时候，我们对图像处理时，要考虑它的邻域，比如3*3是我们常用的，这在图像滤波、去噪中最为常见，下面我们介绍如果在一次图像遍历过程中进行邻域的运算。
下面我们进行一个简单的滤波操作，滤波算子为[0 –1 0;-1 5 –1;0 –1 0]。
它可以让图像变得尖锐，而边缘更加突出。核心公式即：sharp(i.j)=5*image(i,j)-image(i-1,j)-image(i+1,j
)-image(i,j-1)-image(i,j+1)。
1 void ImgFilter2d(const Mat &image,Mat& result) 2 { 3 result.create(image.size(),image.type()); 4 int nr=image.rows; 5 int nc=image.cols*image.channels(); 6 for(int i=1;i<nr-1;i++) 7 { 8 const uchar* up_line=image.ptr<uchar>(i-1);//指向上一行 9 const uchar* mid_line=image.ptr<uchar>(i);//当前行 10 const uchar* down_line=image.ptr<uchar>(i+1);//下一行 11 uchar* cur_line=result.ptr<uchar>(i); 12 for(int j=1;j<nc-1;j++) 13 { 14 cur_line[j]=saturate_cast<uchar>(5*mid_line[j]-mid_line[j-1]-mid_line[j+1]- 15 up_line[j]-down_line[j]); 16 } 17 } 18 // 把图像边缘像素设置为0 19 result.row(0).setTo(Scalar(0)); 20 result.row(result.rows-1).setTo(Scalar(0)); 21 result.col(0).setTo(Scalar(0)); 22 result.col(result.cols-1).setTo(Scalar(0)); 23 }
上面的程序有以下几点需要说明：
1，staturate_cast<typename>是一个类型转换函数，程序里是为了确保运算结果还在uchar范围内。
2，row和col方法返回图像中的某些行或列，返回值是一个Mat。
3，setTo方法将Mat对像中的点设置为一个值，Scalar(n)为一个灰度值，Scalar(a,b,c)为一个彩色值。
六、图像的算术运算
Mat类把很多算数操作符都进行了重载，让它们来符合矩阵的一些运算，如果+、-、点乘等。
下面我们来看看用位操作和基本算术运算来完成本文中的colorReduce程序，它更简单，更高效。
将256种灰度阶降到64位其实是抛弃了二进制最后面的4位，所以我们可以用位操作来做这一步处理。
首先我们计算2^8降到2^n中的n：int n=static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
然后可以得到mask，mask=0xFF<<n;
用下面简直的语句就可以得到我们想要的结果：
result=(image&Scalar(mask,mask,mask))+Scalar(div/2,div/2,div/2);
很多时候我们需要对图像的一个通信单独进行操作，比如在HSV色彩模式下，我们就经常把3个通道分开考虑。
1 vector<Mat> planes; 2 // 将image分为三个通道图像存储在planes中 3 split(image,planes); 4 planes[0]+=image2; 5 // 将planes中三幅图像合为一个三通道图像 6 merge(planes,result);