OpenCV 第二课 认识图像的存储结构
Mat
Mat 类包含两部分，矩阵头和矩阵体。矩阵头包含矩阵的大小，存储方式和矩阵体存储空间的指针。因此，Mat中矩阵头的大小是固定的，矩阵体大小是不定的。
为了减少矩阵拷贝产生的计算消耗，opencv中一般使用引用计数方式处理矩阵，比如下面三种创建Mat的形式
- Mat A,C; //这里仅仅创建了矩阵头，具体矩阵体还没创建
- A=imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //给矩阵分配空间，并将首地址给了A
- Mat B(A); //拷贝构造函数，B是A的拷贝，只是矩阵头不同
- C=A; //赋值操作仍然指向的是同一块矩阵体地址。
这时候使用任何一个Mat对象修改数据，其他的对象也会跟着变化。
如果想拷贝矩阵体，那么可以使用clone()和copyTo()函数。
- Mat F=A.clone();
- Mat G;
- A.copyTo(G)
为什么称为reference counting system呢，因为每次拷贝矩阵拷贝次数都加1，当一个拷贝结束时，拷贝次数减一，最后一个引用决定了这块地址什么时候释放。
需要注意的点：
Output image allocation for OpenCV functions is automatic (unless specified otherwise).
You do not need to think about memory management with OpenCVs C++ interface.
The assignment operator and the copy constructor only copies the header.
The underlying matrix of an image may be copied using the clone() and copyTo() functions
Mat的结构
- class CV_EXPORTS Mat
- {
- public:
- int flags;//标志位
- int dims;//维度>=2
- int rows,cols;//行和列或者(-1,-1),此时数组超过了2维
- uchar * data;//矩阵数据块的指针
- int *refcount;//指针引用计数器
- }
Mat的构造函数
- #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
- #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
- #include <iostream>
- #include<stdlib.h>
- using namespace cv;
- using namespace std;
- int main()
- {
- Mat image1; //创建无初始化的矩阵
- Mat image2(6, 6, CV_8UC1);//创建大小为6*6，8位unsigned单通道矩阵
- Mat image3(Size(7, 7), CV_8UC3);//创建7*7的size，8位无符号3通道矩阵
- Mat image4(8, 8, CV_32FC2, Scalar(1, 3));//创建8*8，32位浮点型2通道矩阵，赋值1+3j
- Mat image5(Size(9, 9), CV_8UC3, Scalar(1, 2, 3));//创建9*9大小的矩阵，3通道，8位无符号型，每一个位置三个通道初始化值为(1,2,3)
- Mat image6(image2);//使用已经创建的矩阵创建矩阵，这时候仅拷贝矩阵头，矩阵值指针是相同的
- cout << image1 << endl;
- cout << image2 << endl;
- cout << image3 << endl;
- cout << image4 << endl;
- system("PAUSE");
- }
1474894045162.jpg
看输出结果可以看出，Mat数据在存储时首先向同一个位置的多个通道值存储了再存储别的位置元素。
Mat的基本操作
- #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
- #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
- #include <iostream>
- #include<stdlib.h>
- using namespace cv;
- using namespace std;
- int main()
- {
- Mat image1(10, 8, CV_8UC1, Scalar(5));
- cout << "Image1 rows:" << image1.rows << endl; //行数
- cout << "Image1 col:" << image1.cols << endl;//列数
- cout << "Image channel:" << image1.channels ()<< endl;//通道,方法
- cout << image1.rowRange(1, 3) << endl; //取1，2两行
- cout << image1.colRange(1, 4) << endl;//取1，2，3列
- Mat image2(8, 8, CV_32FC2, Scalar(1, 5));
- image2.create(10, 10, CV_8UC3);//create重建举着数据
- //cout << image2 << endl;
- image2.convertTo(image2, CV_32F);//类型转换
- cout << "Image2 depth:" << image2.depth() << endl;//深度，方法
- Mat image3 = Mat::zeros(image1.rows, image1.cols, CV_8UC1);//全零矩阵
- Mat image4 = Mat::ones(image2.rows, image2.cols, CV_8UC1);//全一矩阵
- image4.row(1) = image4.row(2) * 5; //矩阵行操作，列操作可以使用row(),col()函数直接操作
- cout << image4 << endl;
- Mat image5 = image2.row(2);
- image1.row(1).copyTo(image5);//第一行拷贝到image5
- cout << image5 << endl;
- system("PAUSE");
- }