OPenCV 的mat类

一、

2001年以来，OPenCV的函数库是基于C接口构建的，因此在最初的几个版本的OpenCV中，一般使用名为IplImage的C语言结构体在内存中存储图像。而C++带来了类的概念。OpenCV2在2.0版本中引入了一个新的C++接口，利用自动内存管理，不需要再纠结于内存管理的问题。使用Mat类数据结构作为主打后，OpenCV变得越来越像Matlab那样，上手方便。有些函数名称都和matlab一样，如imread、imshow、imwrite等。

关于Mat类，首先要知道的是：

（1）不必再手动为其开辟空间。

（2）不必再在不需要时立即将空间释放。

Mat是一个类，有两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值矩阵的指针（根据所选存储方法不同，矩阵可以是不同的维数）。矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。因此，当在程序中传递图像并创建副本时，大的开销是由矩阵造成的，而不是信息头。OpenCV 是一个图像处理库，囊括了大量的图像处理函数。尽量不要进行大图像的复制，否则会降低程序运行速度。

为了解决此问题，OpenCV使用了引数机制。让每个Mat对象都有自己的信息头，但共享一个矩阵。通过让矩阵指针指向同一地址实现。拷贝构造函数只负责复制信息头和矩阵指针，而不复制矩阵。

eg.  

Mat A,C;

A=imread("1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);       //为矩阵开辟内存

Mat B(A); //使用拷贝构造函数

C=A; //使用赋值运算符

以上的Mat对象都指向同一个也是唯一一个数据矩阵。虽然信息头不同，但通过任何一个信息头所做出的改变也会影响其他对象。即在程序中从上到下对图像进行处理，Mat对象指向的都是同一个矩阵。

二、显示创建Mat对象的七种方法

Mat不但是一个非常有用的图像容器类，同时也是个通用的矩阵类，可以创建和操作多维矩阵。

1.使用Mat构造函数

Mat  M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));   //8位的unsigned cahr型，每个像素由三个元素组成三通道（预先定义的通道数可以多达四个）。

cout<<"M = "<

首先定义其尺寸，即行数和列数。然后，指定存储元素的数据类型以及每个矩阵点的通道数：

CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[The channel number]

即CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]

Scalar是short类型的向量，能使用指定的定制化值来初始化矩阵，也可以用于表示颜色。

2.创建超过两维的矩阵（C/C++）

int sz={2,2,2};  // 

Mat L(3,sz,CV_8UC,Scalar::all(0));

指定维数，然后传递一个指向一个数组的指针，这个数组包含每个维度的尺寸。

载入图片：

IplImage* IPL_img = cvLoadImage("02.jpg", -1);     //导入图片

IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(IPL_img), IPL_img->depth, 1);    // 创建与导入图片大小相同的空白图片，1是灰度图的通道数。

将iplImg*格式的图像转换为mat :  cv::Mat m = cv::cvarrToMat(gray);