opencv的Mat類基本操作

官方對mat介紹的原話：

the class mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. it can be used to store real or complex-valued vectors and matrices, grayscale or color images, voxel volumes, vector fields, point clouds, tensors, histograms (though, very high-dimensional histograms may be better stored in a sparsemat

譯文：mat類用於表示乙個多維的單通道或者多通道的稠密陣列。能夠用來儲存實數或複數的向量、矩陣，灰度或彩色影象，立體元素，點雲，張量以及直方圖（高維的直方圖使用sparsemat儲存比較好）。簡而言之，mat就是用來儲存多維的矩陣的.

opencv2的mat類帶來的改變：

1不必手動開闢空間 2不必再在不需要的時候立即將空間釋放

mat由兩個資料部分組成：矩陣頭（包含矩陣尺寸、儲存方法、儲存位址等資訊）和乙個指向儲存所有畫素值的矩陣的指標。

問題：關於影象拷貝問題？

opencv使用引用計數機制來解決複製影象的問題。其思路是讓每個 mat 物件有自己的資訊頭，但共享同乙個矩陣。這通過讓矩陣指標指向同一位址而實現。而拷貝建構函式則只拷貝資訊頭和矩陣指標，而不拷貝矩陣。

mat a, c;                                 // 只建立資訊頭部分
a = imread(argv[1], cv_load_image_color); // 這裡為矩陣開闢記憶體
mat b(a); // 使用拷貝建構函式
c = a; // 賦值運算子

以上**中的所有mat物件最終都指向同乙個也是唯一乙個資料矩陣。

如果想讓各自物件都有乙個資訊頭和矩陣，這時候可以使用cone()和copyto()兩個成員函式。

matf=
a.clone
();matg;
a.copyto(g
);

問題：如何建立roi?

你可以建立只引用部分資料的資訊頭。比如想要建立乙個感興趣區域（ roi ），你只需要建立包含邊界資訊的資訊頭。

matd(
a,rect(10
,10,100
,100));
// using a rectangle
mate=a
(range:
all(),
range(1
,3));// using row and column boundariesq

其中range()指定感興趣行或列的範圍，range指從起始索引到終止索引（不包括終止索引）的一連續序列。

問題：影象的儲存方式

儲存畫素值需要指定顏色空間和資料型別。

常用的顏色空間：rgb hsv hls 灰度級空間等。

mat和matlab裡的陣列格式有點像，但一般是二維向量，如果是灰度圖，一般存放

型別；如果是rgb彩色圖，存放型別。

單通道灰度圖資料存放格式：

多通道的影象中，每列並列存放通道數量的子列，如rgb三通道彩色圖：

注意通道的順序反轉了：bgr。通常情況記憶體足夠大的話影象的每一行是連續存放的，也就是在記憶體上影象的所有資料存放成一行，這中情況在訪問時可以提供很大方便。可以用 iscontinuous()函式來判斷影象陣列是否為連續的。

問題：如何訪問影象中的畫素

訪問影象中畫素的三個方法：

1.指標訪問：c操作符

2.迭代器iterator

3.動態位址計算

三種方法在訪問速度上有差異

第一種：用指標訪問訪問速度最快

void colorreduce(mat& inputimage,mat& outputimage,int div)

//*data++ = *data / div*div + div / 2; //所有方法中最快的}

第二種：用迭代器操作畫素

這裡，我們只需要獲取影象矩陣的begin和end，然後增加迭代直至從begin到end。將*操作符新增到迭代指標前，即可訪問當前指向的內容。相比指標容易產生越界的情況，迭代器是絕對安全的

void colorreduce(mat& inputimage,mat& outputimage,int div)

第三種：動態位址計算

void colorreduce(mat& inputimage,mat& outputimage,int div)

} }

問題：如何顯式地建立乙個mat物件

mat 不但是乙個很讚的影象容器類，它同時也是乙個通用的矩陣類，所以可以用來建立和操作多維矩陣。建立乙個mat物件有多種方法:

一：mat() 建構函式

顯示結果：

scalar 是個short型vector。指定這個能夠使用指定的定製化值來初始化矩陣.

二：create()

結果：

這個建立方法不能為矩陣設初值，它只是在改變尺寸時重新為矩陣資料開闢記憶體

三：matlab形式的初始化方式： zeros(), ones(), :eyes() 。使用以下方式指定尺寸和資料型別：

結果：

mat的常見屬性

1：data uchar型的指標。mat類分為了兩個部分:矩陣頭和指向矩陣資料部分的指標，data就是指向矩陣資料的指標

2：dims 矩陣的維度，例如5*6矩陣是二維矩陣，則dims=2，三維矩陣dims=3.

3：rows 矩陣的行數

4：cols 矩陣的列數

5：size 矩陣的大小，size(cols,rows),如果矩陣的維數大於2，則是size(-1,-1)

6：channels 矩陣元素擁有的通道數

7:type 表示了矩陣中元素的型別以及矩陣的通道個數，它是一系列的預定義的常量，其命名規則為cv_(位數）+（資料型別）+（通道數）。具體的有以下值：

cv_8uc1

cv_8uc2

cv_8uc3

cv_8uc4

cv_8sc1

cv_8sc2

cv_8sc3

cv_8sc4

cv_16uc1

cv_16uc2

cv_16uc3

cv_16uc4

cv_16sc1

cv_16sc2

cv_16sc3

cv_16sc4

cv_32sc1

cv_32sc2

cv_32sc3

cv_32sc4

cv_32fc1

cv_32fc2

cv_32fc3

cv_32fc4

cv_64fc1

cv_64fc2

cv_64fc3

cv_64fc4

8:depth 矩陣中元素的乙個通道的資料型別，這個值和type是相關的。例如 type為 cv_16sc2，乙個2通道的16位的有符號整數。那麼，depth則是cv_16s。depth也是一系列的預定義值，

關於使用data訪問影象中畫素的一些問題：

opencv的Mat類基本操作

OpenCV學習 4 Mat的基本操作 1

OpenCV學習 5 Mat的基本操作 2

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