转载：(210条消息) opencv中常用转换_不积跬步，无以至千里-****博客

 

最近在做一个项目，项目中需要进行一些常用类型的转换，把自己收集到资料进行整理，以便后续使用过程中减少搜索的麻烦。

 

CvMat:矩阵头

1.   <span style="font-size:14px;">typedef struct CvMat{
2.   int type;
3.   int step:
4.   int* refcount;
5.   union{
6.   uchar* ptr;
7.   short* s;
8.   int* i;
9.   float* fl;
10.   double* db;
11.   }data;
12.   union{
13.   int rows;
14.   int heights;
15.   };
16.   union{
17.   int cols;
18.   int width;
19.   };
20.   }CvMat; </span>

 

创建矩阵方法：

 

 cvMat * cvCreateMat (int rows, int cols, int type);

 

　rows：行数

    cols：列数

　type：数据类型，其格式一般为 CV_<比特数>(S|U|F)C<通道数>，比如 CV_32FC3 就表示 32 位浮点类型的 3 通道矩阵。

CvMat数据读取几种方式：

 

1.   <span style="font-size:14px;">CvMat* mat；
2.   mat = cvCreateMat(9,10,CV_64FC3);//注意所申请矩阵元素的类型，不同的类型访问操作方法不同，但类似可推导，以此为例。
3.   opencv中的多通道矩阵CvMat元素的访问方法总结如下：
4.   1.
5.   mat(i,j,1)： *(mat->data.db + i*(mat->step/8) + 3*j);//.db为double数据类型，step类型为int，代表矩阵每行的字节数，因此要处以sizeof(double) =8。
6.   mat(i,j,2)： *(mat->data.db + i*(mat->step/8) + 3*j+1);
7.   mat(i,j,3)： *(mat->data.db + i*(mat->step/8) + 3*j+2);
8.   基本模式： *（mat->data.类型 + 行号*（该类型数据对应的一行的步长要按照该类型的长度来运算）+按照该类型来说的列数+所取的通道数）
9.   2.
10.   mat(i,j,1)： ((double*)(mat->data.ptr+i*mat->step))[3*j];//ptr的类型为uchar*,step类型为int，代表矩阵每行的字节数。另外指针可以当做数组名，因此可以这样操作。
11.   mat(i,j,2)： ((double*)(mat->data.ptr+i*mat->step))[3*j+1];
12.   mat(i,j,3)： ((double*)(mat->data.ptr+i*mat->step))[3*j+2];
13.   基本模式：((强转类型*)(mat->data.ptr+行号*mat->step))[3*列号+所取的通道数]
14.   3.
15.   mat(i,j,1)： *( (double*)(mat->data.ptr+i*mat->step) + 3*j );//根据以上也可以这样
16.   总之就是C语言中的指针操作啦，要注意指针的类型，以及step的单位是字节就可以了。
17.   4.运用CV_MAT_ELEM宏来访问
18.   mat(i,j,3): CV_MAT_ELEM(mat,double,i,3*j+2)
19.   该方法最方便。
20.    
21.   另外，实验测试发现，mat中数据一般不支持类似于二维数值的双中括号访问，比如
22.   mat->data.db[i][j] 是不支持的。而一般只支持单个中括号的访问，即：
23.   mat->data.db[i*mat->step/sizeof(double)+j] </span>

 

 

CvMat 的遍历方法

如果遍历采用一个个取元素的方法，未免效率太慢。实际应用中，对矩阵的遍历常常采用指针遍历法，如下代码展示了对一个 CvMat 矩阵的遍历：

1.   // 此头文件包含图像IO函数的声明
2.   #include "highgui.h"
3.   // 此头文件包含基本的图像处理函数和高级计算机视觉算法
4.   #include "cv.h"
5.   #include <iostream>
6.    
7.   #define R 10 // 矩阵行
8.   #define C 10 // 矩阵列
9.    
10.   using namespace std;
11.    
12.   int main (void) {
13.    
14.   // 创建 R 行 C 列 32位单通道浮点类型的矩阵
15.   CvMat *m1 = cvCreateMat ( R, C, CV_32FC1 );
16.    
17.   // 赋值变量
18.   float s = 1.0f;
19.   // 遍历矩阵并赋值
20.   for (int i=0; i<R; i++) {
21.   // 获取矩阵每行的行首地址，下面的data成员必须先取其ptr成员计算完偏移地址后，再强制转化为目标数据类型。
22.   float *ptr = (float *)(m1->data.ptr + i * m1->step);
23.   // 遍历子一维数组
24.   for (int j=0; j<C; j++) {
25.   ptr[j] = s++;
26.   }
27.   }
28.    
29.   // 打印结果
30.   for (int i=0; i<m1->rows; i++) {
31.   float *ptr = (float *)(m1->data.ptr + i * m1->step);
32.   for (int j=0; j<m1->cols; j++) {
33.   printf("%7.2f", *ptr);
34.   ptr++;
35.   }
36.   cout << endl;
37.   }
38.   cout << endl << endl;
39.    
40.   getchar();
41.    
42.   return 1;
43.   }

 

CV_32FC1解释：

如果用cv_32fc1，那么后面对该矩阵的输入输出的数据指针类型都应该是float，这在32位编译器上是32位浮点数，也就是单精度。如果用cv_64fc1，那么后面对该矩阵的输入输出的数据指针类型都应该是double，这在32位编译器上是64位浮点数，也就是双精度。