OpenCV学习之Mat对象

Mat对象与IplImage对象

• Mat对象OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。分了两个部分，头部与数据部分
• IplImage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配与管理内存，对大的程序使用它容易导致内存泄漏问题

Mat对象使用

• 部分复制: 一般情况下只会复制Mat对象的头和指针部分，不会复制数据部分

     > Mat A = imread(imgFilePath);   Mat B(A)//只复制
  

• 完全复制:如果想把Mat对象的头部和数据部分一起复制，可以通过如下两个API实现

    > Mat F = A。clone();或Mat G;A.copyTo(G);
  

Mat对象使用-四个要点

• 输出图像的内存是自动分配的
• 使用OpenCV的C++接口，不需要考虑内存分配问题
• 赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分
• 使用clone与copyTo两个函数实现数据完全复制

Mat对象创建

• cv::Mat::Mat构造函数

   Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255))
   其中前两个参数分别表示行(row)跟列(column)、第三个        CV_8UC3中的8表示每个通道占8位、U表示无符号、C表示Char类型、3表示通道数目是3，第四个参数是向量表示初始化 每个像素值是多少，向量长度对应通道数目一致
  

Mat定义数组

• 创建多维数组cv::Mat::create

int sz[3] = {2,2,2}
Mat L(3,sz,CV_8UC1,Scalar::all(0));

• cv::Mat::create实现

Mat M;
M.create(4,3,CV_8UC2);
M = Scalar(127,127);
cout << “M” << endl << " " << M << endl << endl;
uchar* firstRow = M.ptr(0);
printf("%d",*firstRow);

-定义小数组

Mat C = (Mat_(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);
cout << “C=” << endl << " " << C << endl << endl;

• Mat对象构造函数与常用方法

Mat()
Mat(int rows,int cols,int type)
Mat(Size size,int type)
Mat(int rows,inr cols,int type,const Scalar &s)
Mat(Size size,int type,const Scalar &s)
Mat(int ndims,const int *sizes,int type)
Mat(int ndims,const int *sizes,int type ,const Scalar &s)

• 常用方法:

void copyTo(Mat mat) 复制
void convertTo(Mat dst,int type) 切换数据类型
Mat clone() 克隆
int channels() 通道数
int depth() 深度
bool empty() 判断图像是否为空
uchar*ptr(i=0) 获取图像行的指针

代码演示

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argv,char* argc)
{
	Mat src;
	src = imread("C:/Users/26444/Desktop/testopencvinstall/OIP.jpg");
	if(src.empty())
	{
		printf("could not iamge.....\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input",WINDOW_NORMAL);//NORMAL随意改变图像大小和位置
	moveWindow("input",1000,100);//改变窗口的位置
	imshow("input",src);
	
	Mat dst;
	dst = Mat(src.size(),src.type());//初始化
	dst = Scalar(255,0,0);//设置颜色
	namedWinodw("output1",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("output1",dst);
	
	Mat cream = src.clone();//完全拷贝
	namedWindow("output2",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("output2",cream);

	Mat image;
	namedWinodw("output3",WINDOW_AUTOSIZE);
	cvtColor(src,image,COLOR_BGR2GRAY);//转灰度图像
	imshow("output3",image);

	printf("input image channels : %d\n",src.channels());
	printf("output1 image channels : %d\n",dst.channels());
	int cols =dst.cols;//全部列
	int rows = dst.rows;//全部行
	printf("rows : %d cols : %d\n",rows,cols);
	const uchar* firstRow = dst.ptr<uchar>(0);//第一行的灰度值
	printf("first pixel value : %d\n",*firstRow);//打印第一行的灰度值

	Mat M(3,3,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));//3 * 3 每个都有3个通道 CV_8UC3代表 8表示8位 UC表示无符号uchar 3表示3个通道
	Mat MM(3,3,CV_8Uc1,Scalar(127));//表示1个通道
	cout << "M=" << endl << M << endl;
	cout << "MM=" << endl << MM << endl;
	
	Mat n1;
	n1.create(src.size(),src.type());
	n1 = Scalar(0,0,255);
	namedWindow("output4",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("output4",n1);
	
	Mat csrc;
	Mat kernel = (Mat_<float>(3,3) << 0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);
	filter2D(src,csrc,-1,kernel);
	namedWindow("output5",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("output5",csrc);
	//初始化
	Mat m2 = Mat::zeros(2,2,CV_8UC1);
	cout << "m2=" << endl << m2 << endl;
	////初始化
	//Mat m2 = Mat::eye(2,2,CV_8UC1);
	//cout << "m2=" << endl << m2 << endl;
	namedWindow("output6",WINDOW_AUTOSIZE);
	m2 = Mat(src,size(),src.type());
	imshow("output6",m2);
	waitKey(0);
	return 0;
}