1);//下一行
11 uchar* cur_line=result.ptr<uchar>(i); 12 for(int j=1;j<nc-1;j++) 13 { 14 cur_line[j]=saturate_cast<uchar>(5*mid_line[j]-mid_line[j-1]-mid_line[j+1]-
15 up_line[j]-down_line[j]); 16 } 17 } 18 // 把图像边缘像素设置为0
19 result.row(0).setTo(Scalar(0)); 20 result.row(result.rows-1).setTo(Scalar(0)); 21 result.col(0).setTo(Scalar(0)); 22 result.col(result.cols-1).setTo(Scalar(0)); 23 }
上面的程序有以下几点需要说明：
1，staturate_cast<typename>是一个类型转换函数，程序里是为了确保运算结果还在uchar范围内。
2，row和col方法返回图像中的某些行或列，返回值是一个Mat。
3，setTo方法将Mat对像中的点设置为一个值，Scalar(n)为一个灰度值，Scalar(a,b,c)为一个彩色值。
六、图像的算术运算
Mat类把很多算数操作符都进行了重载，让它们来符合矩阵的一些运算，如果+、-、点乘等。
下面我们来看看用位操作和基本算术运算来完成本文中的colorReduce程序，它更简单，更高效。
将256种灰度阶降到64位其实是抛弃了二进制最后面的4位，所以我们可以用位操作来做这一步处理。
首先我们计算2^8降到2^n中的n：int n=static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
然后可以得到mask，mask=0xFF<<n;
用下面简直的语句就可以得到我们想要的结果：
result=(image&Scalar(mask,mask,mask))+Scalar(div/2,div/2,div/2);
很多时候我们需要对图像的一个通信单独进行操作，比如在HSV色彩模式下，我们就经常把3个通道分开考虑。
1 vector<Mat> planes; 2 // 将image分为三个通道图像存储在planes中 3 split(image,planes); 4 planes[0]+=image2; 5 // 将planes中三幅图像合为一个三通道图像 6 merge(planes,result);
