opencv学习1——Mat介绍

1.  Mat是一个类，用于存储图像信息，有两部分数据组成：

                  (1).   矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）

        (2).一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。

    矩阵头的大小是个常数，而矩阵的大小要依据存储图像的大小来确定，通常比矩阵头大数个数量级。因此，当在程序中传递图像并创建拷贝时，大的开销是由矩阵造成的，而不是信息头。OpenCV是一个图像处理库，囊括了大量的图像处理函数，为了解决问题通常要使用库中的多个函数，因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法，因此，除非万不得已，我们不应该拷贝 大 的图像，因为这会降低程序速度。

    为了解决这个问题，OpenCV使用引用计数机制。其思路是让每个 Mat 对象有自己的信息头，但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。而拷贝构造函数则只拷贝信息头和矩阵指针 ，而不拷贝矩阵。

     

<pre name="code" class="cpp">Mat A, C;                                 // 只创建信息头部分A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里为矩阵开辟内存Mat B(A);                                 // 使用拷贝构造函数C = A;                                    // 赋值运算符

   以上代码中的所有Mat对象都指向同一个数据矩阵。虽然它们的矩阵头不同，虽然它们的信息头不同，但通过任何一个对象所做的改变也会影响其它对象。实际上，不同的对象只是访问相同数据的不同途径而已。这里还要提及一个比较棒的功能：你可以创建只引用部分数据的信息头。比如想要创建一个感兴趣区域（ ROI ），你只需要创建包含边界信息的信息头：

Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangleMat E = A(Range:all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries

   

    如果矩阵属于多个 Mat 对象，那么当不再需要它时谁来负责清理？简单的回答是：最后一个使用它的对象。通过引用计数机制来实现。无论什么时候有人拷贝了一个 Mat 对象的信息头，都会增加矩阵的引用次数；反之当一个头被释放之后，这个计数被减一；当计数值为零，矩阵会被清理。

   

   但某些时候你仍会想拷贝矩阵本身(不只是信息头和矩阵指针)，这时可以使用函数 clone() 或者 copyTo() 。

Mat F = A.clone();  Mat G;A.copyTo(G);   

    

总结一下，你需要记住的是

• OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的（如果不特别指定的话）。
• 使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。
• 赋值运算符和拷贝构造函数（ ctor ）只拷贝信息头。
• 使用函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝一副图像的矩阵。

显式地创建一个 Mat 对象

你可以通过 Mat 的运算符 << 来实现，但要记住这只对二维矩阵有效。

Mat 不但是一个很赞的图像容器类，它同时也是一个通用的矩阵类，所以可以用来创建和操作多维矩阵。创建一个Mat对象有多种方法：

• Mat() 构造函数

      Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));     cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;   

对于二维多通道图像，首先要定义其尺寸，即行数和列数。

然后，需要指定存储元素的数据类型以及每个矩阵点的通道数。为此，依据下面的规则有多种定义

CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[The channel number]

比如 CV_8UC3 表示使用8位的 unsigned char 型，每个像素由三个元素组成三通道。预先定义的通道数可以多达四个。 Scalar 是个short型vector。指定这个能够使用指定的定制化值来初始化矩阵。当然，如果你需要更多通道数，你可以使用大写的宏并把通道数放在小括号中，如下所示

• 在 C\C++ 中通过构造函数进行初始化

      int sz[3] = {2,2,2};     Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));

  上面的例子演示了如何创建一个超过两维的矩阵：指定维数，然后传递一个指向一个数组的指针，这个数组包含每个维度的尺寸；其余的相同

• 为已存在IplImage指针创建信息头:

  IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1);Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat

• Create() function: 函数

      M.create(4,4, CV_8UC(2));    cout << "M = "<< endl << " "  << M << endl << endl;

这个创建方法不能为矩阵设初值，它只是在改变尺寸时重新为矩阵数据开辟内存。

• MATLAB形式的初始化方式： zeros(), ones(), :eyes() 。使用以下方式指定尺寸和数据类型：

      Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);        cout << "E = " << endl << " " << E << endl << endl;        Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);        cout << "O = " << endl << " " << O << endl << endl;    Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1);    cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl;

• 对于小矩阵你可以用逗号分隔的初始化函数:

      Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);     cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;

• 使用 clone() 或者 copyTo() 为一个存在的 Mat 对象创建一个新的信息头。

      Mat RowClone = C.row(1).clone();    cout << "RowClone = " << endl << " " << RowClone << endl << endl;

  
  

格式化打印

Note

 

调用函数 randu() 来对一个矩阵使用随机数填充，需要指定随机数的上界和下界：

    Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3);    randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

从上面的例子中可以看到默认格式，除此之外，OpenCV还支持以下的输出习惯

• 默认方式

      cout << "R (default) = " << endl <<        R           << endl << endl;

  

• Python

      cout << "R (python)  = " << endl << format(R,"python") << endl << endl;

  
  

• 以逗号分隔的数值 (CSV)

      cout << "R (csv)     = " << endl << format(R,"csv"   ) << endl << endl;

  
  

• Numpy

      cout << "R (numpy)   = " << endl << format(R,"numpy" ) << endl << endl;

  
  

• C语言

      cout << "R (c)       = " << endl << format(R,"C"     ) << endl << endl;

  
  

打印其它常用项目

OpenCV支持使用运算符<<来打印其它常用OpenCV数据结构。

• 2维点

      Point2f P(5, 1);    cout << "Point (2D) = " << P << endl << endl;

  
  

• 3维点

      Point3f P3f(2, 6, 7);    cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;

  
  

• 基于cv::Mat的std::vector

      vector<float> v;    v.push_back( (float)CV_PI);   v.push_back(2);    v.push_back(3.01f);        cout << "Vector of floats via Mat = " << Mat(v) << endl << endl;

  
  

• std::vector点

      vector<Point2f> vPoints(20);    for (size_t E = 0; E < vPoints.size(); ++E)        vPoints[E] = Point2f((float)(E * 5), (float)(E % 7));    cout << "A vector of 2D Points = " << vPoints << endl << endl;