1.简介
Mat是一个类,由下面两部分组成:
- 矩阵头 — 包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等
- 指向存储所有像素值的指针
2. 创建Mat对象
2.1 构造函数创建
Mat m(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255);
CV_8UC3解析:
公式: CV_[p1][p2]C[p3]
- p1: bit数,即每个像素点所占空间大小,8Bit,16bit等
- p2: 数据类型,
- S: signed int有符号整型
- U:无符号整型
- F:float单精度浮点型
- p3: 图片的通道数,
- 1:灰度图片,单通道
- 2:RGB彩色图像,3通道
- 3:带Alpha的RGB图像,4通道
由上面公式可知,CV_8UC3表示8位无符号数,带Alpha的RGB图像
2.2 C++中通过构造函数
int s[3] = {2, 2, 2};
Mat L(3, s, CV_8UC3, Scalar:all(0));
2.3 为已存在的IplImage指针创建信息头
IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg");
Mat mtx(img); //将IplImage*转为Mat
2.4 create()函数
Mat m;
m.create(4, 4, CV_8UC2);
2.5 Matlab式初始化
Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);
Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);
Mat Z = Mat::zeros(3, 3, CV_8UC1);
2.6 小矩阵直接赋值
Mat C = (Mat_<double>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
2.7 复制已存在的矩阵
Mat RowClone = c.row(1).clone();
3.格式化输出
下面例子中使用的矩阵原型如下:
Mat r = Mat(10, 3, CV_8UC3);
randu(r, Scalar::all(0), Scalar::all(255));
- OpenCV默认风格
cout << r << endl - Python风格
cout << format(r, Formatter::FMT_PYTHON) << endl - 逗号分隔风格
cout << format(r, Formatter::FMT_CSV) << endl - Numpy风格
cout << format(r, Formatter::FMT_NUMPY) << endl - C语言风格
cout << format(r, Formatter::FMT_C) << endl
OpenCV中的Mat对象详解及使用示例
本文详细介绍了OpenCV库中的核心数据结构Mat,包括其组成、创建方法和常见操作。通过构造函数、create()函数、Matlab式初始化等方式创建Mat对象,并展示了如何从IplImage指针转换。此外,还演示了如何进行格式化输出,如OpenCV默认风格、Python风格等。这些内容对于理解和使用OpenCV进行图像处理至关重要。
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