1.自选一幅自然景观图像(照片)，用指针扫描方式实现图像减色功能，显示原图和减色后的结果图。减色算法可采用任何一种，例如整数除法、取模运算符、位运算等，（最好是每一种都实现一下，封装到不同的函数里，因为后面课程中会对每一种实现进行测速）
源码：

#include<opencv2\highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void colorReduce(cv::Mat image);
void getMo(Mat image);
void weiMeth(Mat image,int n=6){
	uchar div=pow(2,n);
	uchar div2=div>>1;
	uchar mask = uchar(0xFF) << n; 
	int nr=image.rows;
	int nc = image.cols * image.channels();
	for (int j = 0; j < nr; j++) { // 遍历每一行
		// 取得行j的地址
		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
		// 遍历当前行每一个元素
		for (int i = 0; i < nc; i++) {
			// 处理每个元素---------------------
			*data &= mask;    		// 掩码，将后n位设为0
			*data++ += div2;
		} 
	}
}
int main()
{
	Mat image=imread("原图.png");
	imshow("原图",image);
	if(image.empty())
	{
		cout<<"empty image";
		getchar();
		return 0;
	}
	colorReduce(image);
	imshow("减色图",image);
	
	getMo(image);
	imshow("取模运算符",image);

	weiMeth(image);
	imshow("位运算符",image);
	waitKey();
	
	return 0;
}

void colorReduce(cv::Mat image) {
	int div = 64;
	int nr = image.rows; // 行数
	// 每行的元素数量(注意不是像素数量)
	int nc = image.cols * image.channels();
	for (int j = 0; j < nr; j++) { // 遍历每一行
		// 取得行j的地址
		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
		// 遍历当前行每一个元素
		for (int i = 0; i < nc; i++) {
			// 处理每个元素---------------------
			data[i] = cv::saturate_cast<uchar>(
				data[i] / div * div + div / 2);
			// 元素处理结束---------------------
		} // 一行结束
	}
}

void getMo(Mat image){
	int div = 64;
	int nr = image.rows; // 行数
	// 每行的元素数量(注意不是像素数量)
	int nc = image.cols * image.channels();
	for (int j = 0; j < nr; j++) { // 遍历每一行
		// 取得行j的地址
		uchar* data = image.ptr<uchar>(j);
		// 遍历当前行每一个元素
		for (int i = 0; i < nc; i++) {
			// 处理每个元素---------------------
			data[i] = cv::saturate_cast<uchar>(data[i] - data[i] % div + div / 2);
		}
	}
}

效果：