概要

OpenCVで取り込んだMatデータを直接ピクセルごとに処理したくなる時があります。
今回はピクセル処理の基本の勉強としてMatデータに直接アクセスし、グレースケールへ変換する処理を行います。

バージョンはOpenCV3.2を使用しています。

コード

まずコードです。
今回はピクセルへのアクセスにdataを使用しています。
atを使用すると処理がかなり遅くなりましたので、dataでアクセスしています。（debug時の動作の未確認。Release時にどちらが早いかは確認していません。）

Mat RGB2Gray(Mat frame)
{
	Mat gray = Mat::zeros(cv::Size(frame.cols, frame.rows), CV_8UC1);

	int ch = frame.channels();

	for (int i = 0; i < frame.rows; i++) {
		for (int j = 0; j < frame.cols; j++) {
			int num = frame.data[i * frame.step + j * ch + 0] * 0.299 + 
					  frame.data[i * frame.step + j * ch + 1] * 0.587 + 
					  frame.data[i * frame.step + j * ch + 2] * 0.114;
			gray.data[i * gray.step + j] = num;

		}
	}
    
    return gray;
}

atを使用する場合

for (int i = 0; i < row; i++) {
	for (int j = 0; j < col; j++) {
		int num = frame.at<Vec3b>(i,j)[0] * 0.299 +
			frame.at<Vec3b>(i, j)[1] * 0.587 +
			frame.at<Vec3b>(i, j)[2] * 0.114;
		for (int k = 0; k < ch; k++) {
			gray.at<unsigned char>(i, j) = num;
		}
	}
}

解説

Mat gray = Mat::zeros(cv::Size(frame.cols, frame.rows), CV_8UC1);

グレイスケールの画像を保存するMatデータを初期化しています。
サイズは取り込んだ画像、型はCV_8UC1(8bit,1channel)を指定しています。
※型に関してはコチラをどうぞ
・OpenCVの型情報の定数まとめ
http://d.hatena.ne.jp/arche_t/20090120/1232445728

for (int i = 0; i < frame.rows; i++) {
	for (int j = 0; j < frame.cols; j++) {
    }
}

画素ごとにラスタ捜査を行います。

int num = frame.data[i * frame.step + j * ch + 0] * 0.299 + 
	  frame.data[i * frame.step + j * ch + 1] * 0.587 + 
	  frame.data[i * frame.step + j * ch + 2] * 0.114;

引数の画像からRGBチャンネルを抜き出し、定数を掛け和を取っています。
値がそれぞれ違うのは、人間の目では青は弱く見え、緑が強く見えるからです。

frame.stepは行の画素数×チャンネル数です。
最後に足している0~２の値はチャンネルです。
３チャンネルの場合

RGBRGBRGB...

の順でデータが並んでいるため、チャンネルを考慮しなければいけません。
逆に1チャンネルの場合は１画素につき１チャンネルとなっている為

gray.data[i * gray.step + j]

のようにシンプルに表現することができます。

return gray;

最後に作成したグレースケール画像を返して終了です。

この処理では3チャンネルで入力した画像を1チャンネルで出力していることに気を付けてください。