下面直接来看代码
#include<iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){Mat img;img = imread("D:/photogallery/image_4.png");if (img.empty()){cout << "读入失败" << endl;return -1;}imshow("图片4", img);for (int row = 0; row < img.rows; row++){for (int col = 0; col<img.cols; col++){if (img.channels() == 1)//灰度图片{int pv = img.at<uchar>(row, col);img.at<uchar>(row, col) = 255 - pv;}if (img.channels() == 3)//BGR图片{Vec3b bgr = img.at<Vec3b>(row, col);img.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - bgr[0];img.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - bgr[1];img.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - bgr[2];}}}/*int dims = img.channels();for (int row = 0; row < img.rows; row++){uchar*current_row = img.ptr<uchar>(row);for (int col = 0; col <img.cols; col++){if (dims == 1){int pv = *current_row;*current_row ++= 255 - pv;}if (dims == 3){Vec3b bgr = img.at<Vec3b>(row, col);*current_row++ = 255 - *current_row;*current_row++ = 255 - *current_row;*current_row++ = 255 - *current_row;}}}*/imshow("像素读写", img);waitKey(0);system("pause");return 0;}
代码运行结果如下：
左图为原图，右图是像素值取反后的结果，可以看出黑色头发变为白色。
遍历像素是利用了两个for循环，将行，列的每个像素点遍历，进入循环后 通过if语句来判断图片是彩色图像，还是灰度图像，这里是利用channels（）通道数来判断的，当然如果你知道自己是什么图像也可不用判断。
单通道代码解读（if (img.channels() == 1)）：
int pv = img.at(row, col);
这句是获得当前的像素点 ，调用对象的at模板，<>里是像素的数据类型，为了像素值的取反，将其赋给int类型的pv。
img.at(row, col) = 255 - pv;
因为像素值在0~255，所以用255减去目前的像素值，实现取反，再利用赋值操作赋给图像。
彩图图代码解读（if (img.channels() == 3)）：
Vec3b bgr = img.at(row, col);
在opencv中彩色图的像素类型专用Vec3b，你可以把这个类型看成一个数组。
img.at(row, col)[0] = 255 - bgr[0];
img.at(row, col)[1] = 255 - bgr[1];
img.at(row, col)[2] = 255 - bgr[2];
因为是三通道，所以数组元素下标为 0，1，2。将其取反后，分别赋值回去。
