学习OpenCV范例（一）——Mat - 基本图像容器_opencv 显示图像范例-优快云博客

本文详细介绍了OpenCV2中Mat类的基本概念、内存管理和创建方法。通过实例代码讲解了Mat对象的创建、初始化及输出格式设置，适用于OpenCV2的学习者。

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最近开始搭建好了OpenCV2的环境，准备学习一下OpenCV2的一些新知识，之前有学习旧的版本，主要用于arm板的开发，毕竟是C语言写的，但是之后想做一下界面的东西，发觉OpenCV2和QT比较搭，而且OpenCV在发展，我们也不能落后，要跟上，所以就开始着手学习一下新版本的知识。毕竟OpenCV正规的参考资料很少，要学好OpenCV只能查查文档，看看范例，慢慢积累。于是先从OpenCV提供的tutorial开始学起。

1、MAT

关于 Mat ，首先要知道的是你不必再手动地（1）为其开辟空间（2）在不需要时立即将空间释放。

基本上讲 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。实际上，不同的对象只是访问相同数据的不同途径而已。这里还要提及一个比较棒的功能：你可以创建只引用部分数据的信息头。比如想要创建一个感兴趣区域（ ROI ），你只需要创建包含边界信息的信息头：

 
      Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle
Mat E = A(Range:all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries
 
 Rect（10,10,100,100）：
 创建一个矩形对象，通过使用四个整数来初始化矩形左上角的横坐标、纵坐标以及右下角的横坐标、纵坐标。

 Range：确定一个连续的序列，Range：all（）表示获取整个序列，Range（1,3）表示获取第一列到第三列。

现在你也许会问，如果矩阵属于多个 Mat 对象，那么当不再需要它时谁来负责清理？简单的回答是：最后一个使用它的对象。通过引用计数机制来实现。无论什么时候有人拷贝了一个 Mat 对象的信息头，都会增加矩阵的引用次数；反之当一个头被释放之后，这个计数被减一；当计数值为零，矩阵会被清理。但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

OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的（如果不特别指定的话）。
使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。
赋值运算符和拷贝构造函数（ ctor ）只拷贝信息头。
使用函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝一副图像的矩阵。

2、显示的创建一个MAT对象

在这里贴出代码，每一行进行解说，并且最后贴出运行结果供参考

// mat_the_basic_image_container.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

static void help()
{
	cout
		<< "\n--------------------------------------------------------------------------" << endl
		<< "This program shows how to create matrices(cv::Mat) in OpenCV and its serial"
		<< " out capabilities"                                                            << endl
		<< "That is, cv::Mat M(...); M.create and cout << M. "                            << endl
		<< "Shows how output can be formated to OpenCV, python, numpy, csv and C styles." << endl
		<< "Usage:"                                                                       << endl
		<< "./cvout_sample"                                                               << endl
		<< "--------------------------------------------------------------------------"   << endl
		<< endl;
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	help();
	Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));
	cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;
	// 对于二维多通道图像，首先要定义其尺寸，即行数和列数。
	// 然后，需要指定存储元素的数据类型以及每个矩阵点的通道数
	// Scalar（0,0,255）表示输入的像素值

	M.create(4,4, CV_8UC(2));
	cout << "M = "<< endl << " "  << M << endl << endl;
	// 这个创建方法不能为矩阵设初值，它只是在改变尺寸时重新为矩阵数据开辟内存。

	int sz[3] = {2,2,2};
	Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));
	// 如何创建一个超过两维的矩阵：指定维数，然后传递一个指向一个数组的指针，这个数组包含每个维度的尺寸；其余的        // 相同

	Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);
	cout << "E = " << endl << " " << E << endl << endl;

	Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);
	cout << "O = " << endl << " " << O << endl << endl;

	Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1);
	cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl;
	// MATLAB形式的初始化方式： zeros(), ones(), :eyes() 

	Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
	cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;
	//  对于小矩阵你可以用逗号分隔的初始化函数:

	Mat RowClone = C.row(1).clone();
	cout << "RowClone = " << endl << " " << RowClone << endl << endl;
	// 使用 clone() 或者 copyTo() 为一个存在的 Mat 对象创建一个新的信息头。

	Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3);
	randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));
	//randu：为矩阵随机分配像素值，分配数字的范围为0-255；

	cout << "R (default) = " << endl <<        R           << endl << endl;
	//默认输出
	cout << "R (python)  = " << endl << format(R,"python") << endl << endl;
	//python输出
	cout << "R (numpy)   = " << endl << format(R,"numpy" ) << endl << endl;
	//numpy输出
	cout << "R (csv)     = " << endl << format(R,"csv"   ) << endl << endl;
	//以逗号分隔的数值 (CSV)
	cout << "R (c)       = " << endl << format(R,"C"     ) << endl << endl;
	//以C输出

	//OpenCV支持使用运算符<<来打印其它常用OpenCV数据结构 
	Point2f P(5, 1);
	cout << "Point (2D) = " << P << endl << endl;
	//2维点

	Point3f P3f(2, 6, 7);
	cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;
	//3维点

	vector<float> v;
	v.push_back( (float)CV_PI);   v.push_back(2);    v.push_back(3.01f);
	cout << "Vector of floats via Mat = " << Mat(v) << endl << endl;
	//基于cv::Mat的std::vector

	vector<Point2f> vPoints(20);
	for (size_t i = 0; i < vPoints.size(); ++i)
		vPoints[i] = Point2f((float)(i * 5), (float)(i % 7));
	cout << "A vector of 2D Points = " << vPoints << endl << endl;
	//std::vector点

	char ch=NULL;
	while(ch!='c')
	{
		ch=getchar();
	}
	//输入字符c退出程序
	return 0;
}

3、运行结果

4、在这个过程中出现的类有

Scalar：

Scalar定义可存放1—4个数据的数值，其结构体如下：

template<typename_Tp> class CV_EXPORTS Scalar_: public Vec<_Tp, 4>
{
public:
    //! various constructors
    Scalar_();
    Scalar_(_Tp v0,_Tp v1,_Tp v2=0,_Tp v3=0);
    Scalar_(const CvScalar& s);
    Scalar_(_Tp v0);
    //! returns a scalar with all elements set to v0
    static Scalar_<_Tp> all(_Tp v0);
    //! conversion to the old-style CvScalar
    operator CvScalar() const;
    //! conversion to another data type
    template<typename T2> operator Scalar_<T2>() const;
    //! per-element product
    Scalar_<_Tp> mul(const Scalar_<_Tp>& t, double scale=1 ) const;
    // returns (v0, -v1, -v2, -v3)
    Scalar_<_Tp> conj() const;
    // returns true iff v1 == v2 == v3 == 0
    bool isReal() const;
};
typedef Scalar_<double> Scalar;

randu：

把image弄成一个符合正太分布的随机数矩阵，结构为：

void randu(InputOutputArray dst, InputArray low, InputArray high)

dst：输出随机数据的矩阵

low：产生随机数的下边界

high：产生随机数的上边界

dst的范围为：lowc ≤ dst(I)c < highc

vextor：

vector容器是一个模板类，可以存放任何类型的对象（但必须是同一类对象）。vector对象可以在运行时高效地添加元素，并且vector中元素是连续存储的。
函数原型：

template<typename T>
   explicit vector();                                 // 默认构造函数，vector对象为空
   explicit vector(size_type n, const T& v = T());    // 创建有n个元素的vector对象
   vector(const vector& x);
   vector(const_iterator first, const_iterator last);

注：vector容器内存放的所有对象都是经过初始化的。如果没有指定存储对象的初始值，那么对于内置类型将用0初始化，对于类类型将调用其默认构造函数进行初始化（如果有其它构造函数而没有默认构造函数，那么此时必须提供元素初始值才能放入容器中）。

举例：

vector<string> v1;         // 创建空容器，其对象类型为string类
    vector<string> v2(10);     // 创建有10个具有初始值（即空串）的string类对象的容器
    vector<string> v3(5, "hello"); // 创建有5个值为“hello”的string类对象的容器
    vector<string> v4(v3.begin(), v3.end());  // v4是与v3相同的容器（完全复制）