Mat
来源:互联网 发布:新兰1000知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 01:53
最近学习图像处理,由于刚刚开始接触OpenCV,对其数据结构以及数据类型不甚了解,又因时间有限,只能现学现用,Mat的了解汇总如下:
Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组,它可以用来存储以下东西)
a、实数值或复合值向量、矩阵
b、灰度图或者彩色图
c、立体元素
d、矢量场
e、点云
f、矢量场
e、张量
f、直方图,高纬度的最好存放在SparseMat中
Mat属于C++结构,代替了旧版本的CvMat和CvMatND,以及IplImage
- 矩阵 (M) 中数据元素的地址计算公式:
addr(Mi0,i1,…im-1) = M.data + M.step[0] * i0 + M.step[1] * i1 + … + M.step[m-1] * im-1 (其中 m = M.dims M的维度)
- data:Mat对象中的一个指针,指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar* data)
- dims:Mat所代表的矩阵的维度,如 3 * 4 的矩阵为 2 维, 3 * 4 * 5 的为3维
- channels:通道,矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数,比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素,如果每个元素有三个值,那么就说这个矩阵是 3 通道的,即 channels = 3。常见的是一张彩色图片有红、绿、蓝三个通道。
- depth:深度,即每一个像素的位数(bits),在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字,分别代表不同的位数:enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可见 0和1都代表8位, 2和3都代表16位,4和5代表32位,6代表64位;
- step:是一个数组,定义了矩阵的布局,具体见下面图片分析,另外注意 step1 (step / elemSize1),M.step[m-1] 总是等于 elemSize,M.step1(m-1)总是等于 channels;
- elemSize : 矩阵中每一个元素的数据大小,如果Mat中的数据的数据类型是 CV_8U 那么 elemSize = 1,CV_8UC3 那么 elemSize = 3,CV_16UC2 那么 elemSize = 4;记住另外有个 elemSize1 表示的是矩阵中数据类型的大小,即 elemSize / channels 的大小
- 二维情况,按行存储
上面是一个 3 X 4 的矩阵,假设其数据类型为 CV_8U,也就是单通道的 uchar 类型
- 这是一个二维矩阵,那么维度为 2 (M.dims == 2);
- M.rows == 3; M.cols == 4;
- sizeof(uchar) = 1,那么每一个数据元素大小为 1 (M.elemSize() == 1, M.elemSize1() == 1);
- CV_8U 得到 M.depth() == 0, M.channels() == 1;
- 因为是二维矩阵,那么 step 数组只有两个值, step[0] 和 step[1] 分别代表一行的数据大小和一个元素的数据大小,则 M.step[0] == 4, M.step[1] == 1;
- M.step1(0) == M.cols = 4; M.step1(1) == 1;
假设上面的矩阵数据类型是 CV_8UC3,也就是三通道
- M.dims == 2; M.channels() == 3;M.depth() == 0;
- M.elemSize() == 3 (每一个元素包含3个uchar值) M.elemSize1() == 1 (elemSize / channels)
- M.step[0] == M.cols * M.elemSize() == 12, M.step[1] == M.channels() * M.elemSize1() == M.elemSize() == 3;
- M.step(0) == M.cols * M.channels() == 12 ; M.step(1) == M.channels() == 3;
(2)Mat一般存储二维向量,如果是灰度图,一般存放<uchar>类型;如果是RGB彩色图,存放<Vec3b>类型。
Example: 使用 Mat 的一个模板子类 Mat_<typename _Tp> 的 ( ) 符号重载定位一个像素
来源:
http://blog.csdn.net/armily/article/details/8450773
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