Mat矩阵(图像容器)的创建及CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解

梦里梦外; 2022-04-10 14:20 640阅读 0赞

一）Mat矩阵(图像容器)创建时CV\_8UC1,CV\_8UC2等参数详解

1--Mat不但是一个非常有用的图像容器类,同时也是一个通用的矩阵类  
2--创建一个Mat对象的方法很多

3--使用Mat图像容器类创建Mat类的对象

//! default constructor  
    Mat();  
    //! constructs 2D matrix of the specified size and type  
    // (\_type is CV\_8UC1, CV\_64FC3, CV\_32SC(12) etc.)  
    Mat(int rows, int cols, int type);  
    Mat(Size size, int type);  
    //! constucts 2D matrix and fills it with the specified value \_s.  
    Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);  
    Mat(Size size, int type, const Scalar& s);

//! constructs n-dimensional matrix  
    Mat(int ndims, const int\* sizes, int type);  
    Mat(int ndims, const int\* sizes, int type, const Scalar& s);12345678910111213

4--使用Matlab风格的函数创建或者初始化Mat类的对象

//! Matlab-style matrix initialization  
    static MatExpr zeros(int rows, int cols, int type);  
    static MatExpr zeros(Size size, int type);  
    static MatExpr zeros(int ndims, const int\* sz, int type);  
    static MatExpr ones(int rows, int cols, int type);  
    static MatExpr ones(Size size, int type);  
    static MatExpr ones(int ndims, const int\* sz, int type);  
    static MatExpr eye(int rows, int cols, int type);  
    static MatExpr eye(Size size, int type);123456789

5--我们可以看见,创建Mat矩阵/图像容器类的很多构造方法或者其他成员方法在创建Mat对象的时候,都  
      需要指定type--所创建图像/矩阵的类型  
  6--那么类型是什么呢?OpenCv的源代码中说了一句:

(\_type is CV\_8UC1, CV\_64FC3, CV\_32SC(12) etc.)

7--同样,我们通过转到定义法,看一下CV\_8UC1,CV\_64FC3等这些宏到底是什么，OpenCv的源代码显示  
       如下（源代码在在types\_c.h中）:  
12

\#define CV\_CN\_MAX     512  
\#define CV\_CN\_SHIFT   3  
\#define CV\_DEPTH\_MAX  (1 << CV\_CN\_SHIFT)

\#define CV\_8U   0  
\#define CV\_8S   1  
\#define CV\_16U  2  
\#define CV\_16S  3  
\#define CV\_32S  4  
\#define CV\_32F  5  
\#define CV\_64F  6  
\#define CV\_USRTYPE1 7

\#define CV\_MAT\_DEPTH\_MASK       (CV\_DEPTH\_MAX - 1)  
\#define CV\_MAT\_DEPTH(flags)     ((flags) & CV\_MAT\_DEPTH\_MASK)

\#define CV\_MAKETYPE(depth,cn) (CV\_MAT\_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV\_CN\_SHIFT))  
\#define CV\_MAKE\_TYPE CV\_MAKETYPE

\#define CV\_8UC1 CV\_MAKETYPE(CV\_8U,1)  
\#define CV\_8UC2 CV\_MAKETYPE(CV\_8U,2)  
\#define CV\_8UC3 CV\_MAKETYPE(CV\_8U,3)  
\#define CV\_8UC4 CV\_MAKETYPE(CV\_8U,4)  
\#define CV\_8UC(n) CV\_MAKETYPE(CV\_8U,(n))

\#define CV\_8SC1 CV\_MAKETYPE(CV\_8S,1)  
\#define CV\_8SC2 CV\_MAKETYPE(CV\_8S,2)  
\#define CV\_8SC3 CV\_MAKETYPE(CV\_8S,3)  
\#define CV\_8SC4 CV\_MAKETYPE(CV\_8S,4)  
\#define CV\_8SC(n) CV\_MAKETYPE(CV\_8S,(n))

\#define CV\_16UC1 CV\_MAKETYPE(CV\_16U,1)  
\#define CV\_16UC2 CV\_MAKETYPE(CV\_16U,2)  
\#define CV\_16UC3 CV\_MAKETYPE(CV\_16U,3)  
\#define CV\_16UC4 CV\_MAKETYPE(CV\_16U,4)  
\#define CV\_16UC(n) CV\_MAKETYPE(CV\_16U,(n))

\#define CV\_16SC1 CV\_MAKETYPE(CV\_16S,1)  
\#define CV\_16SC2 CV\_MAKETYPE(CV\_16S,2)  
\#define CV\_16SC3 CV\_MAKETYPE(CV\_16S,3)  
\#define CV\_16SC4 CV\_MAKETYPE(CV\_16S,4)  
\#define CV\_16SC(n) CV\_MAKETYPE(CV\_16S,(n))

\#define CV\_32SC1 CV\_MAKETYPE(CV\_32S,1)  
\#define CV\_32SC2 CV\_MAKETYPE(CV\_32S,2)  
\#define CV\_32SC3 CV\_MAKETYPE(CV\_32S,3)  
\#define CV\_32SC4 CV\_MAKETYPE(CV\_32S,4)  
\#define CV\_32SC(n) CV\_MAKETYPE(CV\_32S,(n))

\#define CV\_32FC1 CV\_MAKETYPE(CV\_32F,1)  
\#define CV\_32FC2 CV\_MAKETYPE(CV\_32F,2)  
\#define CV\_32FC3 CV\_MAKETYPE(CV\_32F,3)  
\#define CV\_32FC4 CV\_MAKETYPE(CV\_32F,4)  
\#define CV\_32FC(n) CV\_MAKETYPE(CV\_32F,(n))

\#define CV\_64FC1 CV\_MAKETYPE(CV\_64F,1)  
\#define CV\_64FC2 CV\_MAKETYPE(CV\_64F,2)  
\#define CV\_64FC3 CV\_MAKETYPE(CV\_64F,3)  
\#define CV\_64FC4 CV\_MAKETYPE(CV\_64F,4)  
\#define CV\_64FC(n) CV\_MAKETYPE(CV\_64F,(n))123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960

8--这里的type可以是任何的预定义类型，预定义类型的结构如下所示:

CV\_<bit\_depth>(S|U|F)C<number\_of\_channels>1

1--bit\_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如  
        如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张  
        灰度图片中有10000个像素点，它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对  
        应的就是CV\_8  
     2--S|U|F--S--代表---signed int---有符号整形  
               U--代表--unsigned int--无符号整形  
               F--代表--float---------单精度浮点型  
     3--C<number\_of\_channels>----代表---一张图片的通道数,比如:  
         1--灰度图片--grayImg---是--单通道图像  
         2--RGB彩色图像---------是--3通道图像  
         3--带Alph通道的RGB图像--是--4通道图像

9--通过上面的讲解,现在，我们解读一下OpenCv的源代码:  
1

//【1】CV\_8UC1---则可以创建----8位无符号的单通道---灰度图片------grayImg  
\#define CV\_8UC1 CV\_MAKETYPE(CV\_8U,1)  
\#define CV\_8UC2 CV\_MAKETYPE(CV\_8U,2)  
//【2】CV\_8UC3---则可以创建----8位无符号的三通道---RGB彩色图像---colorImg   
\#define CV\_8UC3 CV\_MAKETYPE(CV\_8U,3)  
//【3】CV\_8UC4--则可以创建-----8位无符号的四通道---带透明色的RGB图像   
\#define CV\_8UC4 CV\_MAKETYPE(CV\_8U,4)

#include <iostream>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    int main()
    {
    	Mat M(2, 2, CV_8UC3, Scalar(2, 255, 255));
    	Mat M2(2, 2, CV_8U, Scalar(255));
    	Mat M3(2, 2, CV_8UC2, Scalar(1, 255));
    
    
    	Mat M4(2, 2, CV_16U, Scalar(677, 2, 255));
    	Mat M5(2, 2, CV_32F, Scalar(5.34, 3.55, 255));
    	cout << M << endl;
    	cout << M5 << endl;
        return 0;
    }

有兴趣的可以查看下M到M5的矩阵信息