OpenCV中不正确的图案图像生成

Question

内容：OpenCV C ++中的图像处理。

要求是在外部Mat Image上创建大小为256 X 256的Mat模式的图块。 用户指定外部Mat Image的宽度和高度。

为此 ，我创建了以下OpenCV C ++函数：

Mat GenerateDiagonalFade(int width, int height)
{

// Creating a Mat Image in user defined dimension
Mat image(height, width, CV_8UC1, Scalar(0)); 


//Looping through all rows and columns of the outer Image
for (int row = 0; row < image.rows; row ++)
{
    for (int col = 0; col < image.cols; col ++)
    {   

       //Here, I am giving the condition to access the pixel values

       //The pattern should be 255 X 255 and they must fill in the entire image

        if ((row % 256 + col % 256) <= 255)
        {

            image.at<uchar>(row, col) = (row % 256 + col  % 256);
        }

        else
        {
            //Here is where I get error
            image.at<uchar>(row, col) = abs(row % 256 - col % 256);
        }
    }
}
return image;
}

如果您可以看到上面的else语句，则我尝试使第一个条件取反，并将其值设为绝对值。

我得到的输出如下所示：

预期输出是对角线第一部分的倒数。 对角线的阴影从深到浅。

我尝试更换abs(row % 256 - col % 256); 有很多陈述。 我的输出结构。 只能在else语句中进行更改。 我的代码其余部分是正确的，因为我的输出的一半（对角线顶部）是正确的。

感谢您为解决此问题提供的任何帮助。 相信我，计算所有图形[XY轴]和数学计算[像素访问]以获取所需的输出是非常有趣的。

Answer 1

首先将问题分为两部分：

• 生成包含正确图案的单个图块
• 使用该图块（或算法）生成整个图像

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生成图块

目标是生成包含渐变的256x256灰度图像，使得：

• 左上角全是黑色
• 右下角全是黑色
• 从左下角到右上角的对角线全为白色

您的零件在对角线右上方，但是无论如何，让我们检查一下。

左上角的坐标为（0，0），我们期望强度为0 row + col == 0 > row + col == 0

对角线一端的坐标是（255，0），我们期望强度为255。-> row + col == 255

对角线的另一端位于（0，255）-> row + col == 255

让我们尝试在对角线上的另一个点（254,1）->再次row + col == 255

好的，现在是对角线上方的一点（254,0）-> row + col == 254 254-正如我们所期望的，白色略少。

接下来，让我们尝试在对角线正下方的一点，例如（255，1）-> row + col == 256 。 如果将其强制转换为8位整数，则将得到0，但仍希望是254，就像前面的情况一样。

最后，右下角（255，255）-> row + col == 510 。 如果将其强制转换为8位整数，则得到254，但我们期望为0。

让我们尝试一下：

• 256 + 254 == 510
• 510 + 0 == 510

我们看到一个算法：*如果row + col的总和小于256，则使用总和*否则从510中减去总和并使用结果

样例代码：

cv::Mat make_tile()
{
    int32_t const TILE_SIZE(256);
    cv::Mat image(TILE_SIZE, TILE_SIZE, CV_8UC1);
    for (int32_t r(0); r < TILE_SIZE; ++r) {
        for (int32_t c(0); c < TILE_SIZE; ++c) {
            int32_t sum(r + c);
            if (sum < TILE_SIZE) {
                image.at<uint8_t>(r, c) = static_cast<uint8_t>(sum);
            } else {
                image.at<uint8_t>(r, c) = static_cast<uint8_t>(2 * (TILE_SIZE - 1) - sum);
            }            
        }
    }
    return image;
}

单砖：

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生成图块的图像

现在我们有了完整的图块，我们可以简单地通过遍历目标图像的图块大小的ROI并将相同大小的图块ROI复制到它们上来生成完整图像。

样例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cstdint>

cv::Mat make_tile()
{
    int32_t const TILE_SIZE(256);
    cv::Mat image(TILE_SIZE, TILE_SIZE, CV_8UC1);
    for (int32_t r(0); r < TILE_SIZE; ++r) {
        for (int32_t c(0); c < TILE_SIZE; ++c) {
            int32_t sum(r + c);
            if (sum < TILE_SIZE) {
                image.at<uint8_t>(r, c) = static_cast<uint8_t>(sum);
            } else {
                image.at<uint8_t>(r, c) = static_cast<uint8_t>(2 * (TILE_SIZE - 1) - sum);
            }            
        }
    }
    return image;
}

int main()
{   
    cv::Mat tile(make_tile());

    cv::Mat result(600, 800, CV_8UC1);

    for (int32_t r(0); r < result.rows; r += tile.rows) {
        for (int32_t c(0); c < result.cols; c += tile.cols) {
            // Handle incomplete tiles
            int32_t end_r(std::min(r + tile.rows, result.rows));
            int32_t end_c(std::min(c + tile.cols, result.cols));
            // Get current target tile ROI and source ROI of same size
            cv::Mat target_roi(result(cv::Range(r, end_r), cv::Range(c, end_c)));
            cv::Mat source_roi(tile(cv::Range(0, target_roi.rows), cv::Range(0, target_roi.cols)));
            // Copy the tile
            source_roi.copyTo(target_roi);
        }
    }

    cv::imwrite("gradient.png", tile);
    cv::imwrite("gradient_big.png", result);
}

完整图片：