OpenCV(4): Mat对象

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-02-20 06:22 125阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1基础知识
 *  2 代码示例
 *   *  2.1 创建一张空白图像
     *  2.2 clone
     *  2.3 cvtcolor
     *  2.4 channels
     *  2.5 cols、rows 和 uchar\* ptr
     *  2.6 构建一个窗口
     *  2.7 zeros
 *  参考资料

**注：转载请标明原文出处链接：**https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/106931100

# 1基础知识 #

**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。Mat对象分为**头部** 和 **数据**两个部分。

**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。IplImage从本质上讲，它是Mat对象，但它还有其他一些成员变量将矩阵解释为图像。

Mat对象构造函数有：

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

Mat对象常用的函数有：

void copyTo(Mat mat);
    void convertTo(Mat dst, int type);
    Mat clone();
    int channels();
    int depth();
    bool empty();
    uchar* ptr(i=0);

**Mat对象使用的注意事项**  
(1) **部分复制**：一般情况下只会复制Mat对象的头部和指针部分，不会复制数据部分

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

(2) **完全复制**：如果把Mat对象的头部和数据部分一起复制，可以通过如下两个代码

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

**Mat对象使用的四个要点**

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

# 2 代码示例 #

## 2.1 创建一张空白图像 ##

**代码**

**运行结果**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

## 2.2 clone ##

**代码**

**运行结果**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## 2.3 cvtcolor ##

**代码**

**运行结果**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

## 2.4 channels ##

**代码**

#include <opencv2/core/core.hpp> 
    #include <opencv2/imgcodecs.hpp> 
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
    
    #include <iostream>
    #include <math.h>
    
    
    
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    int main(int argc, char** args) {
        
    	Mat src = imread("ZXP1.jpg", IMREAD_UNCHANGED);
    	if (src.empty()) {
        
    		cout << "could not find the image resource..." << std::endl;
    		return -1;
    	}
    	namedWindow("Original Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("Original Image", src);
    
    	/*
    	Mat dst; 
    	dst = Mat(src.size(), src.type());
    	dst = Scalar(255, 255, 255);
    	namedWindow("Output Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("Output Image", dst);
    	*/
    	Mat dst; 
    
    	
    	cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);
    	printf("原始图像的通道数为：%d\n", src.channels());
    	printf("输出图像的通道数为：%d\n", dst.channels());
    
    	namedWindow("Output Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("Output Image", dst);
    
    
    	waitKey(0);
    
    	return 0;
    }

**运行结果**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

## 2.5 cols、rows 和 uchar\* ptr ##

**代码**

#include <opencv2/core/core.hpp> 
    #include <opencv2/imgcodecs.hpp> 
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
    
    #include <iostream>
    #include <math.h>
    
    
    
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    int main(int argc, char** args) {
        
    	Mat src = imread("ZXP1.jpg", IMREAD_UNCHANGED);
    	if (src.empty()) {
        
    		cout << "could not find the image resource..." << std::endl;
    		return -1;
    	}
    	namedWindow("Original Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("Original Image", src);
    
    	/*
    	Mat dst; 
    	dst = Mat(src.size(), src.type());
    	dst = Scalar(255, 255, 255);
    	namedWindow("Output Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("Output Image", dst);
    	*/
    
    	Mat dst; 
    	
    	cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);
    	printf("原始图像的通道数为：%d\n", src.channels());
    	printf("输出图像的通道数为：%d\n", dst.channels());
    
    	namedWindow("Output Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("Output Image", dst);
    
    	
    	int rows = dst.rows;
    	int cols = dst.cols;
    	printf("rows = %d , cols = %d\n", rows, cols);
    
    	const uchar* firstRow = dst.ptr<uchar>(0);
    	printf("first pixel value = %d\n", *firstRow);
    
    	waitKey(0);
    
    	return 0;
    }

**运行结果**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

## 2.6 构建一个窗口 ##

**代码**

**运行结果**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

**注意**

1.  对于int类型8位，CvMat矩阵对应的参数类型为 `CV_8UC1`、`CV_8UC2`、`CV_8UC3` (其中，数字1、2、3表示通道数，比如 RGB 图像有3通道，就用`CV_8UC3`，灰度图像就用`CV_8UC1`)
2.  对于float类型32位，对应CvMat数据结构参数为：`CV_32FC1`、`CV_32FC2`、`CV_32FC3`等；
3.  对于double 类型64位，对应CvMat数据结构参数为：`CV_64FC1`、`CV_64FC2`、`CV_64FC3`等。

## 2.7 zeros ##

**代码**

**运行结果**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]

--------------------

# 参考资料 #

\[1\] [https://edu.51cto.com/course/7521.html?source=so][https_edu.51cto.com_course_7521.html_source_so]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200623201015136.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200623201055275.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200623201129220.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200623201159504.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200623201231987.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200623201301863.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200623201529164.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3phaXNodWl5aWZhbmd4eW0=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[https_edu.51cto.com_course_7521.html_source_so]: https://edu.51cto.com/course/7521.html?source=so