OpenCV3.0 Examples学习笔记（3）-cout_mat.cpp

来源：互联网发布：铁木辛柯知乎编辑：程序博客网时间：2024/06/06 19:55

这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。

本文记录了对OpenCV示例cout_mat.cpp的分析。

资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/dc/d16/cout_mat_8cpp-example.html

Example代码

/* * * cvout_sample just demonstrates the serial out capabilities of cv::Mat *  That is, cv::Mat M(...); cout << M;  Now works. * */#include "opencv2/core/core.hpp"#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;static void help(){    cout    << "\n------------------------------------------------------------------\n"    << " This program shows the serial out capabilities of cv::Mat\n"    << "That is, cv::Mat M(...); cout << M;  Now works.\n"    << "Output can be formated to OpenCV, matlab, python, numpy, csv and \n"    << "C styles Usage:\n"    << "./cvout_sample\n"    << "------------------------------------------------------------------\n\n"    << endl;}int main(int,char**){    help();    Mat I = Mat::eye(4, 4, CV_64F);    I.at<double>(1,1) = CV_PI;    cout << "I = \n" << I << ";" << endl << endl;    Mat r = Mat(10, 3, CV_8UC3);    randu(r, Scalar::all(0), Scalar::all(255));    cout << "r (default) = \n" << r << ";" << endl << endl;    cout << "r (matlab) = \n" << format(r, Formatter::FMT_MATLAB) << ";" << endl << endl;    cout << "r (python) = \n" << format(r, Formatter::FMT_PYTHON) << ";" << endl << endl;    cout << "r (numpy) = \n" << format(r, Formatter::FMT_NUMPY) << ";" << endl << endl;    cout << "r (csv) = \n" << format(r, Formatter::FMT_CSV) << ";" << endl << endl;    cout << "r (c) = \n" << format(r, Formatter::FMT_C) << ";" << endl << endl;    Point2f p(5, 1);    cout << "p = " << p << ";" << endl;    Point3f p3f(2, 6, 7);    cout << "p3f = " << p3f << ";" << endl;    vector<float> v;    v.push_back(1);    v.push_back(2);    v.push_back(3);    cout << "shortvec = " << Mat(v) << endl;    vector<Point2f> points(20);    for (size_t i = 0; i < points.size(); ++i)        points[i] = Point2f((float)(i * 5), (float)(i % 7));    cout << "points = " << points << ";" << endl;    return 0;}

Example截图

Example分析

这个例子说明Mat类型如何使用。

Mat的定义

Mat作为一个类被声明在Mat.hpp文件中，最大的优点是不需要手动

（1）为其开辟空间；

（2）在不需要时立即将空间释放。

不需要开辟空间

先看两段代码

IplImage* gray = cvCreateImage(size,8,1);  if(src->nChannels == 3){cvCvtColor(src,gray,CV_BGR2GRAY);}else{cvCopy(src,gray);}

Mat gray;if(src.channels() == 3){cv::cvtColor(src,gray,CV_BGR2GRAY);}else{gray = src.clone();}

以上分别是IplImage和Mat彩色图像转灰度图像的代码。可以看到Iplimage需要手动申请内存，但是Mat不需要，

这样的好处是很多时候使用Mat进行数据传递时，不需要提前知道其将要保存的图像信息，这样会使代码更加灵活。

不需要立即释放

同样先看两段代码

if(!Threshold(gray,dst,mask1)){cvReleaseImage(&mask);cvReleaseImage(&gray);cvReleaseImage(&mask1);return false;}cvReleaseImage(&mask);cvReleaseImage(&gray);cvReleaseImage(&mask1);return true;

if (vcvcCC.size() != 4 ||vcvcCC[0].size() != vcvcCC[1].size() ||vcvcCC[2].size() != vcvcCC[3].size() ||vcvcCC[0].size()<2 || vcvcCC[2].size()<2){return false;}return true;

以上分别采用IplIamge和Mat的bool型函数，因为IplImage需要手动释放空间，因此代码臃肿，而Mat则简便很多。

Mat现实了Matlab接口

Mat不但实现了如eye，imshow，imread，imwrite等常用的MatLab函数，并且还有很多细节，如

反色可以通过Mat negtive = 255-src;

二值化Mat bw = src < 128;

因此完全可以在使用c++工程化时达到Matlab级别的编码感官。

参考资料

1.《OpenCV基础篇之Mat数据结构》

2.《OpenCV基础篇之像素访问》

3.《Mat - 基本图像容器》

4.《Opencv显示创建Mat对象的七种方式》

5.《cv::Mat Class Reference》

6.《openCV2 的精髓——深入讲解Mat原理（非如何使用）》

7.《OpenCV与Matlab函数对照，从Matlab转OpenCV的兄弟们有福了》

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