OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例(一)

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OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例

    CvMat是OpenCV比较基础的函数。初学者应该掌握并熟练应用。但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。

1.初始化矩阵： 

方式一、逐点赋值式： 

CvMat* mat = cvCreateMat( 2, 2, CV_64FC1 );
cvZero( mat );
cvmSet( mat, 0, 0, 1 );
cvmSet( mat, 0, 1, 2 );
cvmSet( mat, 1, 0, 3 );
cvmSet( mat, 2, 2, 4 );
cvReleaseMat( &mat ); 

方式二、连接现有数组式： 

double a[] = { 1, 2, 3, 4,    5, 6, 7, 8,    9, 10, 11, 12 };
CvMat mat = cvMat( 3, 4, CV_64FC1, a ); // 64FC1 for double
// 不需要cvReleaseMat，因为数据内存分配是由double定义的数组进行的。

2.IplImage <----->cvMat的转换 

A.CvMat-> IplImage

IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1);
cvGetImage(matI,img);

cvSaveImage("rice1.bmp",img);

B.IplImage -> CvMat

IplImage* img = cvLoadimage("leda.jpg",1);

法2：CvMat *mat = cvCreateMat( img->height, img->width, CV_64FC3 );
     cvConvert( img, mat );

法1：CvMat mathdr;

          CvMat  *mat = cvGetMat( img, &mathdr );

3.IplImage <--->Mat的转换 

（1）将IplImage----- > Mat类型

Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);

默认情况下，新的Mat类型与原来的IplImage类型共享图像数据，转换只是创建一个Mat矩阵头。当将参数copyData设为true后，就会复制整个图像数据。

例：

IplImage*iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);

Matmtx(iplImg); // IplImage* ->Mat 共享数据

// or : Mat mtx = iplImg; 或者是：Mat mtx(iplImg,0); // 0是不复制影像，也就是iplImg的data共用同个记意位置，header各自有

（2）将Mat类型转换-----> IplImage类型

同样只是创建图像头，而没有复制数据。

例：

IplImage ipl_img = img; // Mat -> IplImage

IplImage*-> BYTE*

BYTE* data= img->imageData;

4.CvMat<--->Mat的转换

（1）将CvMat类型转换为Mat类型

B.CvMat->Mat

与IplImage的转换类似，可以选择是否复制数据。

CvMat*m= cvCreatMat(int rows ,int cols , int type);

Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);

在openCV中，没有向量（vector）的数据结构。任何时候，但我们要表示向量时，用矩阵数据表示即可。

但是，CvMat类型与我们在线性代数课程上学的向量概念相比，更抽象，比如CvMat的元素数据类型并不仅限于基础数据类型，比如，下面创建一个二维数据矩阵：

              CvMat*m= cvCreatMat(int rows ,int cols , int type);

这里的type可以是任意的预定义数据类型，比如RGB或者别的多通道数据。这样我们便可以在一个CvMat矩阵上表示丰富多彩的图像了。

（2）将Mat类型转换为CvMat类型

与IplImage的转换类似，不复制数据，只创建矩阵头。

例：

// 假设Mat类型的imgMat图像数据存在

CvMat cvMat = imgMat; // Mat -> CvMat

5.cv::Mat--->const cvArr*

cvArr * 数组的指针。就是opencv里面的一种类型。

Mat img;
const CvArr* s=(CvArr*)&img;
上面就可以了，CvArr是Mat的虚基类，所有直接强制转换就可以了

void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR ); // src 就是之前的lplimage类型的一个指针变量
6.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat
方式一、cvGetMat方式：
int coi = 0;
cvMat *mat = (CvMat*)arr;

if( !CV_IS_MAT(mat) )
{
    mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi );
    if (coi != 0) reutn; // CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);
}
写成函数为：
// This is just an example of function
// to support both IplImage and cvMat as an input
CVAPI( void ) cvIamArr( const CvArr* arr )
{
    CV_FUNCNAME( "cvIamArr" );
    __BEGIN__;
    CV_ASSERT( mat == NULL );
    CvMat matstub, *mat = (CvMat*)arr;
    int coi = 0;
    if( !CV_IS_MAT(mat) )
    {

 CV_CALL( mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi ) );
        if (coi != 0) CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);
    }
    // Process as cvMat
    __END__;
} 

7.图像直接操作
方式一：直接数组操作 int col, row, z;
uchar b, g, r;
for( row = 0; row < img->height; y++ )
{
   for ( col = 0; col < img->width; col++ )
   {
     b = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3]
     g = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 1];
     r = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 2];
   }
}
方式二：宏操作：
int row, col;
uchar b, g, r;

for( row = 0; row < img->height; row++ )
{
   for ( col = 0; col < img->width; col++ )
   {
     b = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 );
     g = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 1 );
     r = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 2 );
   }
}
注：CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * img->nChannels + ch )