opencv学习笔记三（Mat对象）

Mat对象Mat对象与IplImage对象Mat对象构造函数与常用方法 Mat对象使用Mat对象使用-四个要点Mat对象创建 Mat定义数组代码实现

Mat对象

Mat对象与IplImage对象

Mat对象OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。分了两个部分，头部与数据部分IplImage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配与管理内存，对大的程序使用它容易导致内存泄漏问题

Mat对象构造函数与常用方法

常用方法：

void copyTo(Mat mat)void convertTo(Mat dst, int type)Mat clone()int channels()int depth()bool empty();uchar* ptr(i=0)

Mat对象使用

部分复制：一般情况下只会复制Mat对象的头和指针部分，不会复制数据部分 Mat A= imread(imgFilePath); Mat B(A) // 只复制完全复制：如果想把Mat对象的头部和数据部分一起复制，可以通过如下两个API实现 Mat F = A.clone(); 或 Mat G; A.copyTo(G);

Mat对象使用-四个要点

输出图像的内存是自动分配的使用OpenCV的C++接口，不需要考虑内存分配问题赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分使用clone与copyTo两个函数实现数据完全复制

Mat对象创建

cv::Mat::Mat构造函数 Mat M(2,2,CV_8UC3, Scalar(0,0,255)) 其中前两个参数分别表示行(row)跟列(column)、第三个CV_8UC3中的8表示每个通道占8位、U表示无符号、C表示Char类型、3表示通道数目是3，第四个参数是向量表示初始化每个像素值是多少，向量长度对应通道数目一致 创建多维数组cv::Mat::create int sz[3] = {2,2,2}; Mat L(3,sz, CV_8UC1, Scalar::all(0));cv::Mat::create实现 Mat M; M.create(4, 3, CV_8UC2); M = Scalar(127,127); cout << “M = " << endl << " " << M << endl << endl; uchar* firstRow = M.ptr(0); printf(”%d", *firstRow);

Mat定义数组

Mat C = (Mat_(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;

代码实现

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(){ Mat src; src = imread("2.jpg"); if (src.empty()){ cout << "could not load image..." << endl; return -1; } namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input",src); /* //创建一个空白对象 Mat dst; dst = Mat(src.size(), src.type());//初始化一个Mat对象 dst = Scalar(127,0,255); //将dst对象背景色变为 namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("output", dst); */ //Mat dst = src.clone();//克隆完全的数据拷贝 Mat dst; src.copyTo(dst); namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY); printf("input image channels : %d\n", src.channels());//输出原始图像的通道数3 printf("output image channels : %d\n", dst.channels());//输出经过灰度化后的通道数1 int cols = dst.cols; int rows = dst.rows; printf("rows : %d cols : %d\n", rows, cols);//打印图片像素的行数和列数 const uchar* firstRow = dst.ptr<uchar>(0);//获取dst图像第一行的指针 printf("fist pixel value : %d\n", *firstRow);//打印*firstRow的像素值，也就是左上角第一个的像素值 imshow("output", dst); Mat M(3, 3, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); cout << "M =" << endl << M << endl;//打印出来是3*3的像素集合，每个像素有三个通道，我们可以将Mat对象直接打印出来 //这就是一个很小的图像，在我们图像处理，做了个算法，我们先create一个很小的图像，里面的每个像素我们都知道，我们可以验证我们的算法是否与预期一致，是的话再找一些大图，不然有问题很难调整 //Mat对象使用时，要注意，一，部分复制，一般情况使用Mat对象只会复制头和指针部分不会复制数据部分 //如使用拷贝构造函数来创建一个对象时，Mat只会复制头部分不会复制数据部分，指向同一个地址 //二，完全复制，mat头部和数据部分一起复制 //创建多维数组一般情况下用不到 imshow("outputM", M); //通过create创建不能给其赋值 Mat m1; m1.create(src.size(), src.type()); m1 = Scalar(0, 0, 255);//通过此种方式给mat对象赋值 imshow("outputm1", m1); Mat csrc; Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); filter2D(src, csrc, -1, kernel);//进行掩膜操作 imshow("outputcsrc", csrc); //1，怎样通过构造函数构建，常用方法 //2，初始化建立空白图像 //3，给空白数组赋值 Mat m2 = Mat::zeros(src.size(), src.type());//这是一个函数，不是属性，将其所有像素值初始化一个纯黑的图片和原图片大小相同，类型相同 imshow("outputm2 ", m2); Mat m3 = Mat::eye(3, 3, CV_8UC1); cout << "m3 =" << endl << m3 << endl; waitKey(0); return 0; }