Mat类型主要是跟matlab中的数据类型一样。故用起来很方便。

Mat最大的优势跟STL很相似,都是对内存进行动态的管理,不需要之前用户手动的管理内存,对于一些大型的开发,有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还要多,这显然是不合适的。除了有些嵌入式场合必须使用c语言,我任何时候都强烈像大家推荐Mat。

Mat这个类有两部分数据。一个是matrix header,这部分的大小是固定的,包含矩阵的大小,存储的方式,矩阵存储的地址等等。另一个部分是一个指向矩阵包含像素值的指针。

  1. Mat A, C; // creates just the header parts
  2. A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // here we’ll know the method used (allocate matrix)
  3. Mat B(A); // Use the copy constructor
  4. C = A; // Assignment operator

需要注意的是,copy这样的操作只是copy了矩阵的matrix header和那个指针,而不是矩阵的本身,也就意味着两个矩阵的数据指针指向的是同一个地址,需要开发者格外注意。比如上面这段程序,A、B、C指向的是同一块数据,他们的header不同,但对于A的操作同样也影响着B、C的结果。刚刚提高了内存自动释放的问题,那么当我不再使用A的时候就把内存释放了,那时候再操作B和C岂不是很危险。不用担心,OpenCV的大神为我们已经考虑了这个问题,是在最后一个Mat不再使用的时候才会释放内存,咱们就放心用就行了。

如果想建立互不影响的Mat,是真正的复制操作,需要使用函数clone()或者copyTo()。

说到数据的存储,这一直就是一个值得关注的问题,Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下:

• CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )

• CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )

• CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )

• CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )

• CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )

• CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )

• CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )

这里还需要注意一个问题,很多OpenCV的函数支持的数据深度只有8位和32位的,所以要少使用CV_64F,但是vs的编译器又会把float数据自动变成double型,有些不太爽。

还有个需要注意的问题,就是流操作符<<对于Mat的操作,仅限于Mat是2维的情况。

还有必要说一下Mat的存储是逐行的存储的。

再说说Mat的创建,方式有两种,罗列一下:1.调用create(行,列,类型)2.Mat(行,列,类型(值))。例如:

  1. // make a 7x7 complex matrix filled with 1+3j.
  2. Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3));
  3. // and now turn M to a 100x60 15-channel 8-bit matrix.
  4. // The old content will be deallocated
  5. M.create(100,60,CV_8UC(15));

要是想创建更高维的矩阵,要写成下面的方式

  1. // create a 100x100x100 8-bit array
  2. int sz[] = {100, 100, 100};
  3. Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar::all(0));

对于矩阵的行操作或者列操作,方式如下:(注意对列操作时要新建一个Mat,我想应该跟列地址不连续有关)

  1. // add the 5-th row, multiplied by 3 to the 3rd row
  2. M.row(3) = M.row(3) + M.row(5)*3;
  3. // now copy the 7-th column to the 1-st column
  4. // M.col(1) = M.col(7); // this will not work
  5. Mat M1 = M.col(1);
  6. M.col(7).copyTo(M1);

下面的东西就比较狂暴了,对于外来的数据,比如你从别的地方接受了一幅图片,但可以不是Mat结构的,而只有一个数据的指针,看看接下来的代码是如何应付的,重点哦,亲

  1. void process_video_frame(const unsigned char* pixels,
  2. int width, int height, int step)
  3. {
  4. Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step);
  5. GaussianBlur(img, img, Size(7,7), 1.5, 1.5);
  6. }

亲,有木有很简单!!!

还有一种快速初始化数据的办法,如下:

  1. double m[3][3] = {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}};
  2. Mat M = Mat(3, 3, CV_64F, m).inv();

也可以把原来的IplImage格式的图片直接用Mat(IplImage)的方式转成Mat结构,也可以像Matlab一样调用zeros()、ones()、eye()这样的函数进行初始化。

如果你需要提前释放数据的指针和内存,可以调用release()。

对于数据的获取,当然还是调用at<float>(3, 3)这样的格式为最佳。其他的方法我甚少尝试,就不敢介绍了。

最后要提的一点是关于Mat的表达式,这个也非常多,加减乘除,转置求逆,我怎么记得我以前介绍过呢。那就不多说啦~

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