cv::mat的基本操作

最新推荐文章于 2025-05-29 23:51:20 发布

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本文详细解释了OpenCV中Mat数据结构的基本原理，包括如何创建、存储、显示和保存图像，并讨论了Mat对象的引用计数机制、复制方法以及不同类型的内存分配。此外，还介绍了Mat的显示、输入输出以及关键参数设置。

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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：

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：

OpenCV中的内存分配是自动完成的（不是特别指定的话）
使用OpenCV的C++ 接口时不需要考虑内存释放问题
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
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();