#include <opencv2\core\core.hpp>//核心组件
#include <opencv2\opencv.hpp>//GUI,包含媒体输入输出,视频捕捉、图形交互界面的接口等
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>//图像上处理
using namespace std;
using namespace cv;

图像容器Mat

不必再手动开辟空间;

不必再不需要时立即将空间释放。

Mat是一个类,有两个数据部分组成:矩阵头(矩阵尺寸,存储方法、存储地址等)和一个指向存储所有像素值得矩阵的指针。

opencv使用了引用计数机制,每个Mat对象有自己的信息头,共享一个矩阵。这通过让矩阵指向同一地址而实现。

拷贝构造函数值复制信息头和矩阵指针,不复制矩阵。

 #include <opencv2\core\core.hpp>//核心组件
#include <opencv2\opencv.hpp>//GUI,包含媒体输入输出,视频捕捉、图形交互界面的接口等
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>//图像上处理
using namespace std;
using namespace cv; int main(int argc, char** argv){//int argc, char* argv[]
Mat A, C;//仅创建信息头部分
A = imread("test.jpg");//为矩阵开辟内存空间
Mat B(A);//使用拷贝构造函数
C = A;//赋值运算符
}

创建ROI,只需要创建包含边界信息的信息头:

 Mat D(A, Rect(, , , ));//使用矩形界定
Mat E = A(Range::all(), Range(, ));//使用行和列界定

复制矩阵本身,使用clone()函数或copyTo函数:

Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);

创建Mat对象

Mat运算符<<只对二维矩阵有效。

方法一:Mat()构造函数

Mat M(, , CV_8UC3, Scalar(, , ));
cout << "M=" << endl << M << endl;

(1)2行2列;

(2)存储元素的数据类型及每个矩阵点的通道数;CV_8UC3表示使用8位的unsigned char型,每个像素由三个元素组成三通道。预先定义的通道数可以多达四个。

CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数],大部分设备都是用无符号8位整数CV_8U表示像素亮度。

如果需要更多通道数,可以把通道数放在小括号内,如:Mat M(3,2,CV_8UC(5)),通道数为5

(3)Scalar是个short型向量,指定值初始化矩阵,还可以用于表示颜色。

BGR:(0,0,255)表示全红

输出:

方法二:在C\C++中通过构造函数进行初始化

 int main(int argc, char** argv){//int argc, char* argv[]
int sz[] = { , , };//每个维度的尺寸
Mat L(, sz, CV_8UC, Scalar::all());
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}

 方法三:为已存在的IPlIMAGE指针创建信息头

 IPlImage* img = cvLoadImage("1.jpg",);
Mat mtx(img);//转换IPlImage* -> Mat

方法四:Create()函数

 M.create(,,CV_8UC());

若create函数指定的参数与之前的参数相同,则不进行实质的内存申请,否则就申请。

方法五:Matlab形式

 Mat E = Mat::eye(,,CV_64F);//单位阵
Mat O = Mat::ones(,,CV_32F);//全1矩阵
Mat Z = Mat::zeros(,3CV_8UC1);//0矩阵

方法六:对小矩阵使用逗号分隔式初始化函数

 Mat C = (Mat_<double>(,) << ,-,,-,,-,,-,);
cout << C << endl;

方法七:为已存在的对象创新信息头

clone函数和copyTo函数。

 int main(int argc, char** argv){//int argc, char* argv[]
Mat C = (Mat_<double>(, ) << , -, , -, , -, , -, );
Mat rowclone = C.row().clone();//把C的第一行赋值给了rowclone这个新的
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}

格式化输出方法

Mat r = Mat(,,CV_8UC3);
randu(r,Scalar::all(), Scalar::all());//randu产生随机值填充矩阵,给定上下限 cout << r << endl;//opencv默认风格 cout << foramt(r,Formatter::FMT_PYTHON) << endl;//python cout << format(r,Formatter::FMT_CSV) << endl;//逗号分隔风格 cout << format(r,Formatter::FMT_NUMPY) << endl;//numpy风格 cout << format(r,Formatter::FMT_FMT_C) << endl;//c风格

常用数据结构

点:Point类

 Point point;
point.x = ;
point.y = ; //方法二
Point point = Point(,);

Point_<int> == Point2i == Point

Point_<float> == Point2f

颜色表示:Scalar类

Scalar表示具有4个元素的数组,BGR,如果用不到第四个参数,就不需要写出来。

Scalar(a,b,c)

尺寸:Size类

Size(width, height);

矩形:Rect类

Rect rect = Rect(x,y,width,height);//左上角点坐标,宽,高

rect.Size();//返回size
rect.area();//返回矩形面积
rect.contains(Point);//判断点是否在矩形内
rect.inside(Rect);//判断矩形是否在该矩形内 Rect newrect1 = rect1 & rect2;//交集
Rect newrect2 = rect1 | rect2;//并集 Rect newrect3 = rect + point;//平移操作
Rect newrect4 = rect + size;//放缩操作

颜色空间转换:cvtColor函数

void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=);

(1)输入图像;

(2)输出图像

(3)颜色空间转换标识符;

(4)目标图像通道数,默认值0,0表示目标图像取源图像的通道数;

opencv3中的COLOR_式的宏命名前缀取代了opencv2的CV_。

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