数字图像处理成长之路3：操作像素(彩色sobel)

虽说opencv给我们提供了很多函数，但有时对于图像处理，我们会用自己的算法，而算法中一定会对图像的像素进行操作，
所以对图像像素的操作十分重要。

比如，我遇到了一个问题，opencv的sobel算子例子中，需要先把彩色图片转变为灰度图，然后进行sobel边缘检测。
得到的是黑白图像的边缘。我的问题是如果省略灰度转换这一步，直接利用sobel算法，得到的是彩色的边缘图吗？

于是我打算通过操作像素，自己写一个纯粹的sobel边缘检测。

 for (int i = 0; i < 3; i++)
    {
        channels[i].copyTo(curChannel);
        for (int x = 1; x < 3*x3 - 2; x++)
        {
            for (int y = 1; y < 3*y3 -2 ; y++)
            {
                gradXImg.at<uchar>(x,y)=abs (
                                                                       curChannel.at<uchar>(x-1,y+1) +
                                                                        2*curChannel.at<uchar>(x,y+1)+
                                                                        curChannel.at<uchar>(x+1,y+1)-
                                                                        curChannel.at<uchar>(x-1,y-1)-
                                                                        2*curChannel.at<uchar>(x,y-1)-
                                                                        curChannel.at<uchar>(x+1,y-1));

                gradYImg.at<uchar>(x,y)=abs (
                                                                       curChannel.at<uchar>(x+1,y-1) +
                                                                        2*curChannel.at<uchar>(x+1,y)+
                                                                        curChannel.at<uchar>(x+1,y+1)-

                                                                        curChannel.at<uchar>(x-1,y-1)-
                                                                       2* curChannel.at<uchar>(x-1,y+1)-
                                                                        curChannel.at<uchar>(x-1,y+1));

                 channels[i].at<uchar>(x,y) = gradXImg.at<uchar>(x,y) +
                                                                            gradYImg.at<uchar>(x,y);

大致是这样。
一个三层循环，分别对3个通道进行sobel运算。
看似程序完成，实际运行的时候，速度超级慢，超级慢。
于是看了看opencv的例子，重新改写了函数。

for (int c = 0; c < channel; c++)
        {
            for (int x = 1; x < srcMat.cols -2; x++)
            {
                for (int y = 1; y < srcMat.rows - 2; y++ )
                {
                    gradYImg.at<Vec3b>(y,x)[c]=abs (
                                                                           srcMat.at<Vec3b>(y+1,x-1)[c] +
                                                                            2*srcMat.at<Vec3b>(y+1,x)[c]+
                                                                            srcMat.at<Vec3b>(y+1,x+1)[c]-

                                                                            srcMat.at<Vec3b>(y-1,x-1)[c]-
                                                                            2*srcMat.at<Vec3b>(y-1,x)[c]-
                                                                            srcMat.at<Vec3b>(y-1,x+1)[c]);

                    gradXImg.at<Vec3b>(y,x)[c]=abs (
                                                                           srcMat.at<Vec3b>(y-1,x+1)[c] +
                                                                            2*srcMat.at<Vec3b>(y,x+1)[c]+
                                                                            srcMat.at<Vec3b>(y+1,x+1)[c]-

                                                                            srcMat.at<Vec3b>(y-1,x-1)[c]-
                                                                           2* srcMat.at<Vec3b>(y,x-1)[c]-
                                                                            srcMat.at<Vec3b>(y+1,x-1)[c]);

                    tmp.at<Vec3b>(y,x)[c] = gradXImg.at<Vec3b>(y,x)[c] +
                                                                       gradYImg.at<Vec3b>(y,x)[c];
                }
            }
        }

完成。

原图：

换一张图试试：

还是能看到一点彩色的边缘。

还算成功，但再这之前，当我把mat图显示在qt中时效果如下

显示的有些失真，为什么会这样？请看我的文章“数字图像处理成长之路2：mat与通道”的内容。