一、Mat
Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针。
矩阵头的尺寸是常数值,但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同,通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。因此,当在程序中传递图像并创建拷贝时,大的开销是由矩阵造成的,而不是信息头。OpenCV是一个图像处理库,囊括了大量的图像处理函数,为了解决问题通常要使用库中的多个函数,因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法,因此,除非万不得已,我们不应该拷贝 大 的图像,因为这会降低程序速度。
为了搞定这个问题,OpenCV使用引用计数机制。其思路是让每个 Mat 对象有自己的信息头,但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。而拷贝构造函数则 只拷贝信息头和矩阵指针 ,而不拷贝矩阵。
Mat A, C; // 只创建信息头部分
A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里为矩阵开辟内存
Mat B(A); // 使用拷贝构造函数
C = A; // 赋值运算符
以上代码中的所有Mat对象最终都指向同一个也是唯一一个数据矩阵。虽然它们的信息头不同,但通过任何一个对象所做的改变也会影响其它对象。
注意:
某些时候你仍会想拷贝矩阵本身(不只是信息头和矩阵指针),这时可以使用函数 clone() 或者 copyTo() 。
Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);
现在改变 F 或者 G 就不会影响 Mat 信息头所指向的矩阵。
总结一下,你需要记住的是
二、颜色空间
颜色空间是指对一个给定的颜色,如何组合颜色元素以对其编码。最简单的颜色空间要属灰度级空间,只处理黑色和白色,对它们进行组合可以产生不同程度的灰色。
RGB颜色空间是最常用的一种颜色空间,这归功于它也是人眼内部构成颜色的方式。它的基色是红色、绿色和蓝色,有时为了表示透明颜色也会加入第四个元素 alpha (A)。
很多的颜色系统,它们各有自身优势:
- RGB是最常见的,这是因为人眼采用相似的工作机制,它也被显示设备所采用。
- HSV和HLS把颜色分解成色调、饱和度和亮度/明度。这是描述颜色更自然的方式,比如可以通过抛弃最后一个元素,使算法对输入图像的光照条件不敏感。
- YCrCb在JPEG图像格式中广泛使用。
- CIE L*a*b*是一种在感知上均匀的颜色空间,它适合用来度量两个颜色之间的 距离
三、Mat的显式创建
Mat 不但是一个很赞的图像容器类,它同时也是一个通用的矩阵类,所以可以用来创建和操作多维矩阵。创建一个Mat对象有多种方法:
1.Mat() 构造函数
2.在 C\C++ 中通过构造函数进行初始化
3.为已存在IplImage指针创建信息头
IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1);
Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat
4. Create() function: 函数
5.MATLAB形式的初始化方式: zeros(), ones(), :eyes()
6.对于小矩阵你可以用逗号分隔的初始化函数
7.使用 clone() 或者 copyTo() 为一个存在的 Mat 对象创建一个新的信息头
参考