计算机视觉之OpenCV教程 --- Mat图像类基础（二）

机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）

一、Mat像素点的存储方法

1. 色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码
   
   1. 灰度图像： 从黑到白 ，逐渐过渡 ， 划分成若干灰度级别
   2. 彩色图像RGB模型： rgb是最常用的颜色模型 ， 人类就是这样感知 光线的 ， 在OpenCV中通道顺序是（blue 、 green 、 red）。
   3. 彩色图像HSV和 HLS模型：是更贴近自然的颜色模型
   4. 彩色图像YCrCB模型： 通常在JPEG图像中
   5. CIE*a*b模型是一种感官 均匀的色彩空间 ， 当我们要度量色彩之间的距离时通常会使用到。
2. 每一种色彩空间的颜色分量都有他各自 的取值范围 ， 不同的范围要用到不同的位宽的数字来存储 ， 这就引出了Mat的数据类型
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二、Mat数据类型

1. 最小的数据类型是char ， 也就是一个字节8bits ， 他的取值范围是 【-128~127】。在灰度图像和RGB图像中 ， 一般用无符号8位 ， 即uchar类型 ， 求值范围是【0~255】 ， 这样 在RGB色彩空间中 ， 可以有255^3中不同的颜色（16581375种）。
2. Mat中 CV_8u 表示无符号char类型
3. CV_8S 表示有符号char类型
4. CV_16U 表示无符号short类型
5. CV_32F 表示对应的float类型
6. 采取的Mat数据类型要与图像的信息相对应 ， 否则会出异常

三、显式的创建Mat对象

1. Mat可以当做存放图像的容器， 也可以当做一个矩阵类来存放和操作任意的矩阵
2. 二维的Mat可以直接使用输出流输出 。

3. 创建一个Mat

   二维矩阵Mat m(行数 ， 列数 ， 数据存储格式C通道数 ， 定义bgr作为所有像素的初始值)三维矩阵int[] sz = {2,2,2} Mat m(维度， sz ， 数据存储格式C通道数 ，定义bgr作为所有像素的初始值 ) 

4. 使用 create函数显示的创建一个Mat对象
   
   1. 使用create函数， 无法初始化 ， 如果有新的需求跟原来的内存块不匹配 ， 才会重新分配内存区域， 可以减少开辟内存Dev动作 ， 提升效率。

5. 克隆矩阵的一部分

   1. 创建 一个 新的矩阵头 ， 然后将已经存在的矩阵的一部分拷贝进去 。

      Mat mm = m.row(1).clone();  只拷贝矩阵第二行

6. 使用Randu随机函数填充 一个随机矩阵

   Mat m = Mat(3,2,CV_8U3);randu(R , 行范围 ， 列范围)；