对uchar* data = image.ptr＜uchar＞(j)的理解

学习opencv的减色方法时，看到代码如下:

void CBasicImageProcessing::colorReduce_binaryMask(cv::Mat image, int div)
{int nl = image.rows;//行数int nc = image.cols * image.channels();//列数int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0) + 0.5);//将div转化为2的幂指数uchar mask = 0xFF << n;uchar div2 = 1 << (n - 1);for (int j = 0; j < nl; j++){uchar* data = image.ptr<uchar>(j);//指向第j行的第一个像素for (int i = 0; i < nc; i++){*data &= mask;//取整*data++ |= div2;//加上div2，并指向下一个像素}}
}

其中，这一行

 uchar* data = image.ptr<uchar>(j) 

表示，指针data指向图像第j行的第一个数据。
如果将*data的数据按照下面的形式输出

int a=static_cast<int>(*data);
cout<<a;

可以看到输出的是0-255之间的值。
那么data就是代表第一个像素的第一通道的数值。
从前面的
int nc = image.cols * image.channels();
这一句可以看出，每一行是像素的个数（ image.cols）乘以通道数（image.channels()），每次data++，其实是移动指针指向下一个通道。对于灰度图，通道数为1，每次移动就是指向下一个像素。
对于彩色的三通道图像，每个通道的数值由0-255组成。

对uchar* data = image.ptr＜uchar＞(j)的理解

学习opencv的减色方法时，看到代码如下:

void CBasicImageProcessing::colorReduce_binaryMask(cv::Mat image, int div)
{int nl = image.rows;//行数int nc = image.cols * image.channels();//列数int n = static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0) + 0.5);//将div转化为2的幂指数uchar mask = 0xFF << n;uchar div2 = 1 << (n - 1);for (int j = 0; j < nl; j++){uchar* data = image.ptr<uchar>(j);//指向第j行的第一个像素for (int i = 0; i < nc; i++){*data &= mask;//取整*data++ |= div2;//加上div2，并指向下一个像素}}
}

其中，这一行

 uchar* data = image.ptr<uchar>(j) 

表示，指针data指向图像第j行的第一个数据。
如果将*data的数据按照下面的形式输出

int a=static_cast<int>(*data);
cout<<a;

可以看到输出的是0-255之间的值。
那么data就是代表第一个像素的第一通道的数值。
从前面的
int nc = image.cols * image.channels();
这一句可以看出，每一行是像素的个数（ image.cols）乘以通道数（image.channels()），每次data++，其实是移动指针指向下一个通道。对于灰度图，通道数为1，每次移动就是指向下一个像素。
对于彩色的三通道图像，每个通道的数值由0-255组成。