OpenCV2:Mat

1.Mat基础

在计算机内存中,数字图像是已矩阵的形式保存的。OpenCV2中,数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵,它主要包含两部分:矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针。
矩阵头主要包含,矩阵尺寸、存储方法、存储地址和引用次数等。
矩阵头的大小是一个常数,不会随着图像的大小而改变,但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变,通常数据量会很大,比矩阵头大几个数量级。这样,在图像复制和传递过程中,主要的开销是由存放图像像素的矩阵而引起的。因此,OpenCV使用了引用次数,当进行图像复制和传递时,不再复制整个Mat数据,而只是复制矩阵头和指向像素矩阵的指针。例如:
1
2
3
cv::Mat
a ;
//创建矩阵头
a
= cv::imread(
"f:\\psb.jpg");//读入图像
cv::Mat
b = a ;
//复制 
上面的a,b有各自的矩阵头,但是其矩阵指针指向同一个矩阵,也就是其中任何一个改变了矩阵数据都会影响另外一个。
那么,多个Mat共用一个矩阵数据,最后谁来释放矩阵数据呢?
这就是引用计数的作用,当Mat对象每被复制一次时,就会将引用计数加1,而每销毁一个Mat对象(共用同一个矩阵数据)时引用计数会被减1,当引用计数为0时,矩阵数据会被清理。
 
上图是Mat对象a,b共用一个矩阵,故其引用计数refcount为2.
但是有些时候仍然会需要复制矩阵数据本身(不只是矩阵头和矩阵指针),这时候可以使用clone 和copyTo方法。
cv::Mat c = a.clone();
cv::Mat d ;
a.copyTo(d);
上面代码中的c,d各自拥有自己的矩阵,改变自己的矩阵数据不会相互影响。
在使用Mat中,需要记住:
  1. OpenCV中的内存分配是自动完成的(不是特别指定的话)
  2. 使用OpenCV的C++ 接口时不需要考虑内存释放问题
  3. Mat的赋值运算和拷贝构造函数只会拷贝矩阵头,仍然共同同一个矩阵
  4. 如果要复制矩阵数据,可以使用clone和copyTo函数

2.Mat存储方法

Mat中矩阵的每个元素可以使用不同的数据类型,最小的数据类型是char,占用一个字节或者8位,可以是有符号的(0到255)或者是无符号的(-127到127)。在RGB颜色空间中,使用三个char类型可以表示1600万中颜色,但在图像处理的过程中有可能会使用到float或者double来表示图像的像素。

Mat的创建

构造函数
cv::Mat img(2,2,CV_8UC3,cv::Scalar(0,0,255));
上述代码创建了一个2行2列的矩阵,矩阵元素使用8位无符号char类型保存,具有3通道,每个像素的初始值是(0,0,255)

构造函数的前两个参数指定了矩阵的行和列

第三个参数指定矩阵元素的数据类型以及通道数,其指定规则如下:
CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][TypePrefix]C[The channel number]
四部分分别指定:元素的大小,是有符号还是无符号,数据类型以及通道数
最后一个参数,Scalar是short型的vector,提供矩阵的初始化。
Create方法
该方法不能为矩阵设置初始值,只是在改变尺寸时为矩阵数据重新分配内存。使用方法:
img.create(4,4,CV_8UC(2));
创建了一个4行4列有2个通道的矩阵
MATLAB形式的初始化
cv::Mat e = cv::Mat::eye(4,4,CV_64F);
cv::Mat z = cv::Mat::ones(2,2,CV_32F);
cv::Mat o = cv::Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);
Mat e是4行4列的对角矩阵
Mat z是2行2列的单位矩阵
Mat o是3行3列的零矩阵
小矩阵的初始化
对于小矩阵可以使用逗号分割的初始化函数
Mat c =(Mat_<double>(3,3)<<1,2,3,0,-1,0,4,5,6);
在对图像进行模板运算时,定义模板使用这种方法是很方便的。

3.Mat的输入输出

使用imread函数,向Mat对象中写入一个图像。
a = cv::imread("f:\\psb.jpg");//读入图像
imread的原型如下
cv::Mat imread(const string& filename,int flags=1)
filename指定要读取图像的位置
flags指定图像的颜色空间  
    flags > 0 3通道的彩色图像
    flags = 0 灰度图像
    flags < 0 不作改变
也可以有以下的枚举值
CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH、CV_LOAD_IMAGE_COLOR、CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE
 
使用imwrite函数,将Mat对象保存到指定的文件中。
imwrite的函数原型如下:
bool imwrite(const string& filename,InputArray img,constvector<int>& params=vector<int>())
filename,指定的文件
img  要保存的Mat对象
params 用来指定图像的保存编码方式。
使用filename的扩展名来指定图像的保存格式(.jpg  .png  .bmp),对于不同的图像保存类型,params是不同的值
  • JPEG,params用来指定图像的质量(0到100),默认的是95.  CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY
  • PNG,params用来指定图像的压缩级别(0到9),压缩级别越高图像占用的空间越小,保存图像所用的时间越久。默认值是3. CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION
  • PPM,PGM,PBM,params是一个标记(0或者1),默认的是1.CV_IMWRITE_PXM_BINARY
imwrite只能保存8位(或者是16位无符号(CV_16UC)的PNG,JPEG200或者TIFF图像)单通道或者三通道的图像,如果要保存的不是这样的图片,可以使用convertTo或者cvtColor来进行转变。
下面代码展示了如果使用imwrite向文件中写入一个4通道的png图像
void createAlphaMat(Mat &mat)
{
for(int i = 0 ; i < mat.rows ; i ++) {
for(int j = 0 ; j < mat.cols ; j ++) {
Vec4b &rgba = mat.at<Vec4b>(i,j);
rgba[0] = UCHAR_MAX ;
rgba[1] = saturate_cast<uchar>((float (mat.cols - j)) / ((float)mat.cols) * UCHAR_MAX);
rgba[2] = saturate_cast<uchar>((float (mat.rows - i)) / ((float)mat.rows) * UCHAR_MAX);
rgba[3] = saturate_cast<uchar>(0.5 * (rgba[1] + rgba[2]));
}
}
}
int main()
{
Mat mat(480,640,CV_8UC4);
createAlphaMat(mat); vector<int> compression_params ;
compression_params.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
compression_params.push_back(9); imwrite("alpha.png",mat,compression_params); return 0;
}

4.Mat的显示

OpenCV提供了用以窗口的形式显示图片的方法,代码如下:
Mat img = imread("f:\psb.jpg");
const string name ="Hu";
namedWindow(name);
imshow(name,img);
waitKey();

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