Opencv Mat

本文介绍了OpenCV中的核心类Mat,详细阐述了Mat类的构造、赋值和读取方法。Mat用于存储图像数据,其内部结构包含矩阵头和数据指针。在图像处理中,Mat类的高效复制和传递依赖于其数据共享机制。此外,文章还讨论了Opencv的数据类型定义,如通道数标识和不同环境下的数据类型长度。最后,讲解了Mat矩阵的属性,如step和channels(),并给出了读取不同类型图像文件的例子。

一、Mat类介绍

数字图像在计算机中是以矩阵形式存储的,矩阵中的每一个元素都描述一定的图像信息,如亮度、颜色等。

Mat类是Opencv用来保存矩阵类型的数据信息,包括向量、矩阵、灰度或彩色图像等数据。

Mat类分为矩阵头和指向存储数据的矩阵指针两部分。矩阵头中包含矩阵尺寸、存储方法、地址和引用次数等;矩阵头的大小是一个常数,不会随着矩阵尺寸的大小而改变。在绝大多数情况下,矩阵头大小远小于矩阵中数据量的大小。因此图像复制和传递过程中主要的开销是存放矩阵数据。

Opencv在复制和传递图像时,只是复制了矩阵头和指向存储数据的指针。

    cv::Mat a;                    //创建一个名为a的矩阵头
    a = cv::imread("test.jpg");    //向a中赋值图像数据,矩阵指针指向像素数据
    cv::Mat b = a;                //复制矩阵头,并命名为b
    /*
        创建一个名为a的矩阵头,读入一张图像并将a中的矩阵指针指向该图像的像素数据,最后将
    a矩阵头中的内容复制到b矩阵头中。
        虽然a,b有各自的矩阵头,但是其矩阵指针指向的是同一个矩阵数据,通过任意一个矩阵头
    修改矩阵中的内容,另一个矩阵头指向的数据会跟着发生改变
        但是当删除a变量时,b变量并不会指向一个空数据。只有当两个变量都删除后,才会释放矩阵数据
    因为矩阵头中引用次数标记了引用某个矩阵数据的次数,只有当矩阵数据引用次数为0的时候才会释放矩阵数据
    */

Mat类可以存储的数据类型包括double、float、uchar、unsigned char以及自定义的模板等

Mat类主要用于存储图像,而像素值的最大值又决定了图像的质量,如果用8位无符号整数存储16位图像,会造成严重的图像颜色失真或造成数据错误。为了避免在不同环境下因变量位数长度不同而造成程序执行问题,Opencv根据数值变量存储位数长度定义了数据类型:

数据类型

OpenCV中的Mat是一个多维数组,用于存储图像或其他类型的数据。它是OpenCV中最基本的数据结构之一。 Mat类提供了许多方法来操作和访问图像数据。你可以使用Mat对象加载、保存、修改和显示图像。它还提供了一些基本的数学运算,如加法、减法和乘法,以及一些高级图像处理功能,如滤波和边缘检测。 在使用Mat类之前,你需要包含OpenCV的头文件并链接对应的库。然后,你可以使用Mat对象来创建、读取和处理图像数据。例如,你可以使用Mat对象加载一张图像: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { std::cout << "Failed to load the image." << std::endl; return -1; } cv::imshow("Image", image); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 这段代码将加载名为"image.jpg"的图像,并显示在一个窗口中。你可以使用Mat对象的其他方法来操作图像数据,如修改像素值、裁剪图像区域、调整图像大小等。 除了用于存储图像数据,Mat类还可以用于存储其他类型的多维数组。你可以使用构造函数或create()方法来创建指定类型和大小的Mat对象。例如,创建一个3x3的浮点型矩阵: ```cpp cv::Mat mat(3, 3, CV_32F); ``` 这样就创建了一个3x3的浮点型矩阵,可以用来存储和处理数值数据。 总之,OpenCVMat类是一个非常强大和灵活的数据结构,用于处理图像和其他类型的多维数据。它提供了许多方法和功能,让你能够方便地进行图像处理和计算机视觉任务。
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