Visual Studio Community 2015 工程和代码：http://pan.baidu.com/s/1jHmlQeE
内容
在这篇文章中将提到以下内容：
- 修改像素值
- 图像ROI
- 图像加法
- 图像减法
- 按位运算
- 图像混合
准备工作
- 创建工程：参考Emgu学习之（一）——Emgu介绍创建一个WinForm项目
- Form1.cs引用命名空间：
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.CvEnum;
- 界面：在Form1中添加2行2列的TableLayout容器，然后添加四个Emgu.CV.UI.ImageBox控件（参考Emgu学习之（二）——图像读取、显示、保存），添加后界面如下：
如果你自己在实验时无法得到图片显示的效果，那么可以试试修改ImageBox的SizeMode属性。
- 新建DataAccess类：
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.CvEnum; namespace AccessingImageData
{
public class DataAccess
{
}
}
修改像素值
可以通过行、列索引直接操作像素值，操作方式如下：
_image[row, cols] = new Bgr(Color.Green);
在DataAccess类中添加ExchangePixelValue方法，这个方法将交换两个区域的像素值。
/// <summary>
/// 交换图像中两个区域的像素值
/// </summary>
/// <param name="image"></param>
public static void ExchangePixelValue(Image<Bgr, Byte> image)
{
for(int i = ; i < ; i ++)
for(int j = ; j < ; j ++)
{
Bgr tmp = image[i, j];
image[i, j] = image[i + , j + ];
image[i + , j + ] = tmp;
}
}
在Form1.cs中调用此方法的效果如下，小狗的脸去到了左上角，左上角的天空去到了小狗的脸位置。
图像ROI
ROI即为region of interest（感兴趣区域）。
“在很多情况下，使用它会提高计算机视觉代码的执行速度，这是因为它允许对图像的某一小部分进行操作，而不是对整个图像进行运算。在OpenCV中，普遍支持ROI，函数的
操作被限于感兴趣区域。”——《学习OpenCV（中文版）》。也就是如果你想只对图片的某个区域操作，你可以设置ROI后直接对图片进行操作，这时候被处理的部分只有ROI
区域。
OpenCV提供了cvSetImageROI()函数设置ROI区域，和cvResetImageROI()函数取消ROI，在Emgu中你可以在CvInvoke类中找到这两个方法，同时你也可以设置Image
类的ROI属性来设置ROI，通过访问IsROISet来获取当前对象是否已经设置了ROI，如果要取消ROI，你需要把对象的ROI属性设置为Rectangle.Empty。Rectangle类来自于
System.Drawing，也就是在Emgu中ROI为Rectangle对象指定的矩形区域。
下面代码显示了设置、取消ROI操作，在DataAccess类中添加SetRoiRed方法：
/// <summary>
/// 设置指定ROI区域为红色
/// </summary>
/// <param name="image"></param>
/// <param name="roi"></param>
public static void SetRoiRed(Image<Bgr, Byte> image, Rectangle roi)
{
image.ROI = roi;
image.SetValue(new Bgr(Color.Red));
//要记得取消ROI的设置，否则后续的操作都会在ROI中进行，包括显示图像
image.ROI = Rectangle.Empty;
}
在Form1中调用这个方法的运行效果为：
图像加法
使用Image.Add()方法，你可以让两个图像相加，或让当前图像加上一个色彩值。另外你也可以使用CvInvoke.Add()方法执行相同的操作，
Image.Add()方法内部就是调用CvInvoke.Add()方法实现的。
Image.Add()有3个实现，每个实现的返回都是一个相同色彩空间、值类型的Image对象：
///<summary> 当前图片与另外一张图片相加，另外一张图片必须与当前图片是相同的类型和尺寸（或相同ROI尺寸） </summary>
///<param name="img2">与当前图片相加的图片</param>
///<returns> 相加的结果</returns>
public Image<TColor, TDepth> Add(Image<TColor, TDepth> img2)
///<summary> 当前图片与另外一张图片相加(ret(I)=src1(I)+src2(I) if mask(I)!=0)，另外一张图片必须与当前图片是相同的类型和尺寸（或形同ROI尺寸）</summary>
///<param name="img2">另一张图片</param>
///<param name="mask">掩膜图片</param>
///<returns> 使用掩膜图片相加的结果</returns>
public Image<TColor, TDepth> Add(Image<TColor, TDepth> img2, Image<Gray, Byte> mask)
///<summary> 当前图片加上一个色彩值 </summary>
///<param name="val"> 色彩值 </param>
///<returns> 相加的结果 <paramref name="val"/> from the current image</returns>
public Image<TColor, TDepth> Add(TColor val)
接下来我们演示如何使用这些方法：在DataAccess类中添加JustAdd和AddUsingMask方法，JustAdd方法只是简单的调用Add方法。
而AddUsingMask方法中，我们首先需要创建一张掩膜图片，掩膜图片左半边为白色（255），右半边为黑色（0），在执行加操作时，
白色部分会执行加操作，而黑色部分不执行任何操作，所以resImage的右半边是黑色的，这时把原图的右半边拷贝到resImage的右半
边上，代码如下：
/// <summary>
/// 两张图片相加
/// </summary>
/// <param name="image1">相加的源图片1</param>
/// <param name="image2">相加的源图片2</param>
/// <returns></returns>
public static Image<Bgr, Byte> JustAdd(Image<Bgr, Byte> image1, Image<Bgr, Byte> image2)
{
return image1.Add(image2);
} /// <summary>
/// 使用掩码图片进行相加操作
/// </summary>
/// <param name="image1"></param>
/// <param name="image2"></param>
/// <returns></returns>
public static Image<Bgr, Byte> AddUsingMask(Image<Bgr, Byte> image1, Image<Bgr, Byte> image2)
{
var rect = new Rectangle(new Point(, ), new Size(image1.Width / , image1.Height));
using (var mask = new Image<Gray, Byte>(image1.Size))
{
mask.SetZero();//设置所有值为0
mask.ROI = rect;
mask.SetValue();//设置ROI的值为255
mask.ROI = Rectangle.Empty;//去掉ROI
//res(I)=img1(I)+img2(I) if mask(I)!=0
var resImage = image1.Add(image2, mask);
mask._Not();//反转mask的值（255->0, 0->255）
image1.Copy(resImage, mask);//在mask(I) != 0的条件下，把image1的值拷贝到resImage中
return resImage;
}
}
在Form1中调用以上方法：
private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
{
_image = new Image<Bgr, byte>(Properties.Resources.gougou);
imageBox1.Image = _image;
imageBox2.Image = DataAccess.JustAdd(_image, _image);//图片自加
imageBox4.Image = DataAccess.AddUsingMask(_image, _image); //创建掩膜图片
var mask = new Image<Gray, Byte>(_image.Size);
mask.SetZero();//设置所有值为0
mask.ROI = new Rectangle(new Point(, ), new Size(_image.Width / , _image.Height));
mask.SetValue();//设置ROI的值为255
mask.ROI = Rectangle.Empty;//去掉ROI imageBox3.Image = mask;
}
运行效果：
图像减法
使用Image.Sub()方法，你可以让当前图像减去另外一个图像，或让当前图像减去一个色彩值。另外你也可以使用CvInvoke.Subtract()方法执行相同的操作，
Image.Sub()方法内部就是调用CvInvoke.Subtract()方法实现的。
与加法相似，Image.Sub()同样有3个实现，每个实现的返回都是一个相同色彩空间、值类型的Image对象：
///<summary> 当前图片减去一张图片，被减图片必须与当前图片是相同的类型和尺寸（或相同的ROI尺寸） </summary>
///<param name="img2">被减图片</param>
///<returns> 相减的结果</returns>
public Image<TColor, TDepth> Sub(Image<TColor, TDepth> img2)
///<summary> 当前图片减去另外一张图片（ret(I)=src1(I)-src2(I) if mask(I)!=0），被减图片必须与当前图片是相同的类型和尺寸（或相同的ROI尺寸） </summary>
///<param name="img2">被减图片</param>
///<param name="mask">掩膜图片</param>
///<returns> 使用掩膜图片相减的结果</returns>
public Image<TColor, TDepth> Sub(Image<TColor, TDepth> img2, Image<Gray, Byte> mask)
///<summary> 当前图片减去一个色彩值</summary>
///<param name="val">被减去的色彩值</param>
///<returns> 减去色彩值的结果</returns>
public Image<TColor, TDepth> Sub(TColor val)
接下来我们演示如何使用这些方法：在DataAccess类中添加JustSub和SubUsingMask方法，代码如下：
/// <summary>
/// 图像减法
/// </summary>
/// <param name="image1"></param>
/// <param name="image2"></param>
/// <returns></returns>
public static Image<Bgr, Byte> JustSub(Image<Bgr, Byte> image1, Image<Bgr, Byte> image2)
{
return image1.Sub(image2);
} /// <summary>
/// 在掩码图片的条件下，用image1减去image2的值
/// </summary>
/// <param name="image1"></param>
/// <param name="image2"></param>
/// <returns></returns>
public static Image<Bgr, Byte> SubUsingMask(Image<Bgr, Byte> image1, Image<Bgr, Byte> image2)
{
var rect = new Rectangle(new Point(, ), new Size(image1.Width / , image1.Height));
using (var mask = new Image<Gray, Byte>(image1.Size))
{
mask.SetZero();//设置所有值为0
mask.ROI = rect;
mask.SetValue();//设置ROI的值为255
mask.ROI = Rectangle.Empty;//去掉ROI
//res(I)=img1(I)-img2(I) if mask(I)!=0
var resImage = image1.Sub(image2, mask);
mask._Not();//反转mask的值（255->0, 0->255）
image1.Copy(resImage, mask);//在mask(I)!= 0的条件下，把image1的值拷贝到resImage中
return resImage;
}
}
在Form1中调用以上方法，在加法演示中我们使图片自加，得到了一张更亮的照片，但是在减法中如果我们使图片自减就会得到一张黑色的图片，
但是为了使读者能清晰的看到减法操作，我们使原图减去一张红色图，所以在以下程序中我们需要创建一张红色图片：
private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
{
_image = new Image<Bgr, byte>(Properties.Resources.gougou);
imageBox1.Image = _image;
using (var colorImage = new Image<Bgr, Byte>(_image.Size))
{//首先创建一张红色图片
colorImage.SetValue(new Bgr(Color.Red));
imageBox2.Image = DataAccess.JustSub(_image, colorImage);
imageBox4.Image = DataAccess.SubUsingMask(_image, colorImage);
} //创建掩膜图片
var mask = new Image<Gray, Byte>(_image.Size);
mask.SetZero();//设置所有值为0
mask.ROI = new Rectangle(new Point(, ), new Size(_image.Width / , _image.Height));
mask.SetValue();//设置ROI的值为255
mask.ROI = Rectangle.Empty;//去掉ROI imageBox3.Image = mask;
}
运行效果：
按位运算
按位运算有与（And）、或（Or）、非（Not）和异或（Xor）运算。要执行这些运算，你可以使用CvInvoke类下的静态方法：BitwiseAnd、BitwiseNot、BitwiseOr、
BitwiseXor。但是与加减法类似，Image类同时也提供Add、Not、Or、Xor方法，同时还提供了_Add、_Not、_Or、_Xor，这些带下划线的方法会在当前对象上进行
运算，而不带下划线的方法则是返回新的对象。同时_Add、_Not、_Or、_Xor不提供掩膜操作。
接下来我们演示如何把OpenCV的logo添加到狗狗图片中，这里我们需要一张和logo图同样的mask图片。首先我们在DataAccess类中添加AddLogo方法：
/// <summary>
/// 在掩膜图片的条件下，在图片中添加logo，掩膜图片为logo图片的二值图
/// </summary>
/// <param name="image"></param>
/// <param name="logo"></param>
/// <param name="mask"></param>
/// <returns></returns>
public static Image<Bgr, Byte> AddLogo(Image<Bgr, Byte> image, Image<Bgr, Byte> logo, Image<Gray, Byte> mask)
{
var resImage = image.Copy(); //设置操作区域，所有的操作都在这个区域中进行
image.ROI = new Rectangle(new Point(, ), logo.Size);
resImage.ROI = image.ROI; using (var colorMask = mask.Convert<Bgr, Byte>())
{
//把Logo区域变成白色(0xFF)
CvInvoke.Add(image, colorMask, resImage, mask);
} CvInvoke.BitwiseAnd(resImage, logo, resImage, mask); //失能操作区域
resImage.ROI = Rectangle.Empty;
return resImage;
}
然后，在Form1中调用AddLogo方法：
图像混合
图像混合和图像加法类似，图像加法是简单的把两张图片相加，而图像混合是将两张图片按照不同的权重相加：
res[m, n] = α·src1[m,n] + β·src1[m,n] + γ（其中α = 1 - β）
实现这个功能的函数为cvAddWeighted方法，以下为调用实例：
var resImage = image1.AddWeighted(image2, 0.5, 0.5, );
这里α = 0.5，β = 0.5， γ = 0。
运行效果为：
