图像处理---《Mat对象 与 IplImage对象》
图像处理---《认识 Mat对象》
Mat对象 与 IplImage对象
(1)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。
(2)IplImage对象: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对象的使用
(1)部分复制:一般情况下只复制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
(2)完全复制:若想把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
(1)输出图像的内存是自动分配的。
(2)使用OpenCV的C++接口,不需要考虑内存分配问题。
(3) 赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分。
(4)使用clone与copyTo两个函数实现数据完全复制。
Mat对象创建
(1)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。
(2)创建多维数组cv::Mat::create
int sz[3] = {2,2,2};
Mat L(3,sz, CV_8UC1, Scalar::all(0));
举例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<uchar>(0);
printf("%d", *firstRow);
定义小数组
Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); //比如,掩膜的矩阵
cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;
/***************************************************************************************
作者:@WP20190612
环境:VS2010 + OpenCV2.4.3
功能:认识 OpenCV中的Mat对象
***************************************************************************************/
//-------------------------------功能:认识 Mat对象------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h> using namespace cv;
using namespace std; int main (int argc, char** argv) //argumentss 参数;argc命令行参数个数;
{
Mat src;
src = imread("D:\\003_test_img\\test001.png");
if (src.empty())
{
cout << "could not load image ...\n" << endl;
return -; //return 0 成功完成本函数;return -1 未能完成本函数
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src); //----------------------------开始处理图像--------------------------------------- /*//方式一 初始化成想要的图像矩阵
Mat dst;
dst = Mat(src.size(), src.type());
dst = Scalar(127, 0, 255);
namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output", dst);*/ /*//方式二 克隆图像
Mat dst = src.clone();
namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output",dst);*/ /*//方式三 克隆图像
Mat dst;
src.copyTo(dst);
namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output",dst);*/ /*//方式四 转换颜色空间
Mat dst;
namedWindow("输出图像", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY); //转成灰度图
printf("输入图像的通道数: %d\n", src.channels());
printf("灰度图像的通道数: %d\n", dst.channels()); int cols = dst.cols; //获取输出图像矩阵的列数---图像的宽度
int rows = dst.rows; //获取输出图像矩阵的函数---图像的高度
int channelNum=dst.channels();//获取图像的通道数目---彩色3,灰度1 printf("rows: %d cols: %d \n", cols, rows);
printf("channelsNum: %d \n", channelNum);
const uchar* firstRow = dst.ptr<uchar>(0);
printf("图像的第一个像素值: %d \n", *firstRow);
imshow("输出图像",dst);*/ /*//用途:通过小图,观察大图,以验证算法的可行性
Mat M(3, 3, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));//建立一个红色的小图
cout << "M=" << endl << M << endl;
imshow("输出图像",M);*/ /*//定义一个m1图像矩阵
Mat m1;
m1.create(src.size(), src.type());
m1 = Scalar(0, 0, 255);
imshow("m1", m1);*/ /*//定义一个小数组
Mat csrc;
//Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0,-1,0, -1,5,-1, 0,-1,0);
Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 0,-1,0, -1,5,-1, 0,-1,0);
filter2D(src, csrc, -1, kernel);
imshow("csrc",csrc);*/ /*//小技巧-001,opencv类似matlab的地方
Mat m2 = Mat::zeros(src.size(), src.type()); //全0像素的图像是黑色图像
imshow("m2",m2);*/ //小技巧-002,opencv类似matlab的地方
Mat m3 = Mat::zeros(, , CV_8UC1); //全0像素的图像是黑色图像
cout << "m3=" << endl << m3 << endl;
imshow("m3",m3); //小技巧-003,opencv类似matlab的地方
Mat m4 = Mat::eye(, , CV_8UC1);
cout << "m4=" << endl << m4 << endl;
imshow("m4",m4);
//----------------------------结束处理图像--------------------------------------- waitKey(); //防止DOS一闪而过
return ;
}
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