Mat - The Basic Image Container

Mat

使用Mat对象无需再自己手动分配和释放内存

Mat对象由两个数据部分组成：

矩阵头

包含着一些信息，例如矩阵尺寸，用于记录矩阵存储位置的方法等等
矩阵指针

包含像素值(根据选择的存储方式决定维度)

其中，矩阵头大小恒定，但矩阵实际尺寸视情况而定。

为了加快程序的运算速度，每一个Mat对象都有自己的头，而一个矩阵有可能通过共享矩阵指针的方式来被两个Mat对象使用。并且，拷贝运算符只会拷贝矩阵头与矩阵指针，而不会拷贝矩阵本身。

Mat A, C;                          // creates just the header parts
A = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // here we'll know the method used (allocate matrix)
Mat B(A);                                 // Use the copy constructor
C = A;                                   // Assignment operator

上面例子中的所有Mat对象均指向同一矩阵，改变其中一个会影响到其他的。

可以创建一个只含部分数据的矩阵头，例如，要在图像中创建感兴趣区域（ROI），只需创建一个具有新边界的新标头:

Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle
Mat E = A(Range::all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries

Mat对象使用引用计数来负责内存的释放。

赋值矩阵本身时，可以使用cv::Mat::clone()或cv::Mat::copyTo()

Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);

存储方法

色彩空间是指我们如何组合颜色分量以编码给定的颜色。最简单的一个是灰度，我们可以支配的颜色是黑色和白色。这些的组合使我们能够创建许多灰色阴影。

最受欢迎的色彩空间是RGB,因为这也是我们眼睛建立颜色感受的方式，其基色为红，绿，蓝，有时候为了对颜色透明度进行区分，会加入第四个元素alpha。

还有许多其他色彩空间，例如:

RGB是最常见的，因为我们的眼睛使用类似的东西，但请记住，OpenCV标准显示系统使用BGR色彩空间组成颜色(而非RGB)
HSV和HLS将颜色分解为它们的色调，饱和度和明度/亮度分量，这是我们描述颜色的更自然的方式。例如，您可能会忽略最后一个分量，从而使算法对输入图像的光照条件不那么敏感。
YCrCb被流行的JPEG图像格式使用。
CIE Lab* 是一个感知上均匀的色彩空间，如果您需要测量给定颜色到另一种颜色的距离，它会派上用场。

每个色彩空间都有自己的有效域。这将决定我们使用的数据类型。我们如何存储颜色决定了我们对其有效域的控制。可能的最小数据类型是char，这意味着 1 个字节或 8 位。这可能是无符号（因此可以存储从 0 到 255 的值）或有符号（从 -127 到 +127 的值）。尽管在三个分量（如RGB）的情况下，这种宽度已经给出了1600万种可能的颜色来表示，但我们可以通过为每个分量使用浮点数（4字节= 32位）或双精度（8字节= 64位）数据类型来获得更精细的控制。但是，请记住，增加组件的大小也会增加内存中整个画面的大小。

显示创建Mat对象

可以使用"<<"来查看矩阵具体的值，但该方式仅适用于二维矩阵。

使用Mat构造函数进行创建
```
    Mat m(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));
    cout << "M = " << endl << " " << m << endl<< endl;
```
对于二维和多通道图像，我们首先定义它们的大小：行数和列数。

然后，我们需要指定用于存储元素的数据类型以及每个矩阵点的通道数。为此，我们根据以下约定构造了多个定义：
```
CV_[每个项目的位数][有符号或无符号][类型前缀]C[通道号]
```
例如，CV_8UC3意味着我们使用长度为 8 位的无符号 char 类型，每个像素有三个uchar来形成三个通道。

使用 C/C++数组并通过构造函数进行初始化

    int sz[3] = {2, 2, 2};
    Mat L(3, sz, CV_8UC1, Scalar::all(0));  // 三维，sz数组决定了每个维度的而大小

使用cv::Mat::create函数
```
    Mat M;
    M.create(4, 4, CV_8UC(2));
    cout << M;
```
注意: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。

使用Matlab风格的初始化函数：cv::Mat::zeros(), cv::Mat::ones(), cv::Mat::eye()

需要提供大小和数据类型来创建矩阵：

    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 << " " << E << endl << endl;

对于小型矩阵，可以使用逗号分隔的初始值项或初始值列表：

    Mat C = (Mat_<double>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
    cout << "C = " << endl << " " << C << endl;
    C = (Mat_<double>({0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0})).reshape(3);
    cout << "C = " << endl << " " << C << endl;
	// reshape(cn, rows):在不改变数据的情况下，将矩阵更改为
	// 具有cn个通道，rows行的矩阵

为现有Mat对象创建新的头，并对齐使用cv::Mat::clone或cv::Mat::copyTo

	Mat RowClone = C.row(1).clone();
    cout << "RowClone = " << endl << " " << RowClone << endl;

注意：可以使用cv::randu()来随机填充一个矩阵，在使用时需要为随机值提供一个上下限

    Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3);
    randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

格式化输出

有不同的格式，这里不再展示，可以使用的有

// M为需要输出的矩阵
cout << R;								 // 默认
cout << format(R, Formatter::FMT_PYTHON); 	// python
cout << format(R, Formatter::FMT_CSV);	    // Comma separated values (CSV)
cout << format(R, Formatter::FMT_NUMPY);	// numpy
cout << format(R, Formatter::FMT_C);        // C

其他常用输出

OpenCV也通过<<运算符支持其他常见OpenCV数据结构的输出：

2D Point

    Point2f P(5, 1);
    cout << "Point(2d) = " << P << endl;

3D Point

    Point3f P3F(2, 6, 7);
    cout << "Point(3d) = " << P3F << endl;

通过cv::Mat输出std::vector

    vector<float> v;
    v.push_back((float)CV_PI);
    v.push_back(2);
    cout << "Vector of floats via Mat = " << Mat(v) << endl;

由points组成的std::vector

    vector<Point2f> vPoints(20);
    int j = 0;
    for (auto i = vPoints.begin(); i != vPoints.end(); ++i)
    {
        *i = Point2f((float)(j * 5), float(j % 7));
        j++;
    }
    cout << "A vector of 2D Points = " << vPoints << endl;

posted @ 2022-06-03 22:55 帝皇の惊阅读(70) 评论(0) 收藏举报

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RickSchanze

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