学习OpenCV3 Mat类详解

Mat::Mat

各种Mat构造函数。

C++: Mat::Mat()

C++: Mat::Mat(int rows, int cols, int type)

C++: Mat::Mat(Size size, int type)

C++: Mat::Mat(int rows, int cols, int type,const Scalar& s)

C++: Mat::Mat(Size size, int type, constScalar& s)

C++: Mat::Mat(const Mat& m)

C++: Mat::Mat(int rows, int cols, int type,void* data, size_t step=AUTO_STEP)

C++: Mat::Mat(Size size, int type, void*data, size_t step=AUTO_STEP)

C++: Mat::Mat(const Mat& m, constRange& rowRange, const Range& colRange)

C++: Mat::Mat(const Mat& m, constRect& roi)

C++: Mat::Mat(const CvMat* m, boolcopyData=false)

C++: Mat::Mat(const IplImage* img, boolcopyData=false)

C++: templateexplicit Mat::Mat(const Vec& vec, bool copyData=true)

C++: template explicit Mat::Mat(const Matx& vec, bool copyData=true)

C++: template explicitMat::Mat(const vector& vec, bool copyData=false)

C++: Mat::Mat(const MatExpr& expr)

C++: Mat::Mat(int ndims, const int* sizes,int type)

C++: Mat::Mat(int ndims, const int* sizes,int type, const Scalar& s)

C++: Mat::Mat(int ndims, const int* sizes,int type, void* data, const size_t* steps=0)

C++: Mat::Mat(const Mat& m, constRange* ranges)

        

 参数

          ndims– 数组的维数.

rows – 2维数组中行行数

cols – Number of columnsin a 2D array.

size – 2维数组的尺寸Size(cols, rows) .在Size()构造函数中行数和列数在次序上刚好反转过来了。

sizes–指定 n 维数组形状的整数数组。

type–数组的类型。使用 CV_8UC1，… …，创建 1-4 通道的矩阵，CV_64FC4 或CV_8UC(n)，… …，CV_64FC(n)可以创建多通道 （高达CV_MAX_CN 通道）矩阵。

s–一个可选的初始化每个矩阵元素的参数。要在矩阵建成后将所有元素设置为特定值可以用Mat的赋值运算符Mat:operator=(constScala& value)。

data–指向用户数据的指针。矩阵构造函数传入data和step参数不分配矩阵数据。相反，它们只是初始化矩阵头指向指定的数据，这意味着没有数据的复制。此操作是很高效的，可以用来处理使用OpenCV 函数的外部数据。外部数据不会自动释放，所以你应该小心处理它。

step–每个矩阵行占用的字节数。如果任何值应包括每行末尾的填充字节。如果缺少此参数（设置为AUTO_STEP），假定没有填充和实际的步长用cols*elemSize()计算。请参阅Mat::elemSize()。

steps–多维数组（最后一步始终设置为元素大小） 的情况下的 ndims-1个步长的数组。如果没有指定的话，该矩阵假定为连续。

m–分配给构造出来的矩阵的阵列（作为一个整体或部分）。这些构造函数没有复制数据。相反，指向m 的数据或它的子数组的头被构造并被关联到m上。引用计数器中无论如何都将递增。所以，当您修改矩阵的时候，自然而然就使用了这种构造函数，您还修改m 中的对应元素。如果你想要独立的子数组的副本，请使用Mat::clone()。

img –指向老版本的 IplImage图像结构的指针。默认情况下，原始图像和新矩阵之间共享数据。但当copyData 被设置时，完整的图像数据副本就创建起来了。

vec–矩阵的元素构成的STL 向量。矩阵可以取出单独一列并且该列上的行数和矢量元素的数目相同。矩阵的类型匹配的向量元素的类型。构造函数可以处理任意的有正确声明的DataType类型。这意味着矢量元素不支持的混合型结构，它们必须是数据（numbers）原始数字或单型数值元组。对应的构造函数是显式的。由于STL 向量不会自动转换为Mat实例，您应显式编写 Mat(vec)。除非您将数据复制到矩阵 （copyData = true），没有新的元素被添加到向量中，因为这样可能会造成矢量数据重新分配，并且因此使得矩阵的数据指针无效。

copyData –指定STL 向量或旧型 CvMat 或 IplImage是应复制到 (true)新构造的矩阵中 还是 (false) 与之共享基础数据的标志，复制数据时，使用Mat引用计数机制管理所分配的缓冲区。虽然数据共享的引用计数为NULL，但是分配数据必须在矩阵被析构之后才可以释放。

rowRange – m 的行数的取值范围。正常情况下，范围开始端具有包容性和范围结束端是独占的。使用Range::all() 来取所有的行。

colRange –m 列数的取值范围。使用Range::all() 来取所有的列。

ranges –表示M沿每个维度选定的区域的数组。

expr – 矩阵表达式。请参见矩阵表达式。

以上这些都是Mat形成一个矩阵的各类构造函数。如输出数据的自动分配中所提到的，往往默认构造函数就足够了，不同的矩阵可以由OpenCV 函数来分配数据空间。构造的矩阵可以进一步分配给另一个矩阵或矩阵表达或通过Mat::create()获配。在前一种情况，旧的内容是间接引用的。

Mat::~Mat

Mat的析构函数。

C++: Mat::~Mat()

析构函数调用Mat::release()。

Mat::operator =

提供矩阵赋值操作。

C++: Mat& Mat::operator=(const Mat& m)

C++: Mat& Mat::operator=(const MatExpr_Base& expr)

C++: Mat& Mat::operator=(const Scalar& s)

参数：

m – 被赋值的右侧的矩阵。 矩阵的赋值是一个复杂度为O(1) 的操作。 这就意味着没有数据段复制并且有数量的递增两矩阵将使用同一引用计数器。在给矩阵赋新数据之前先由Mat::release()释放引用。

expr –被赋值的矩阵表达式对象。 作为第一种赋值方式的逆操作第二种形式可以被重新用到具有适当大小和尺寸的已分配空间的矩阵上以适应表达式的结果。矩阵表达式扩展得到的实函数将自动处理这个分配过程。例如：

C=A+B 扩展成add(A, B, C) , andadd() 要当心C重新分配数据的操作。.

s – 标量赋值给每一个矩阵元，矩阵的大小和类型将不会改变。有现成的赋值运算符。由于他们各不相同请阅读运算符参数说明。

Mat::operator MatExpr

提供一种Mat-to-MatExpr转换运算符

C++: Mat::operator MatExpr_() const

转换运算符不能显示调用而是由矩阵表达式引擎（Matrix Expression engine）内部调用The cast operator should not be called explicitly. It is used internally by the Matrix Expressions engine.

Mat::row

创建一个指定行数的矩阵头。.

C++: Mat Mat::row(int i) const

参数：

i – 一个0基的行索引.

该方法创建一个具有指定了行数的新矩阵头的矩阵并返回它。这是一个复杂度为O(1) 的操作，无须考虑矩阵的尺寸。新矩阵和原矩阵共享一份基础数据。这是一个典型基本矩阵处理操作的例子, axpy是LU和许多其它算法都使用的一个函数

inline void matrix_axpy(Mat& A, int i, int j, double alpha)

{

A.row(i) += A.row(j)*alpha;

}

Note：在当前实现中，下面的代码不会无法按预期的效果工作：

Mat A ;

...

A.row(i) = A.row(j) ；/ /不起作用

发生这种情况是因为 A.row(i) 形成临时矩阵头进一步分配给另一个矩阵头。请记住，每个操作复杂度为O（1），即没有复制任何数据。因此，如果你预期第 j行被复制到第 i行，那么上述赋值不成立。要做到这一点，应该把这种简单的赋值转换到表达式中或使用 Mat::copyTo() 方法：

Mat A ;

...

/ / 可行，但看上去有点目的不明确。

A.row(i) = A.row(j) + 0;

/ / 这是有点儿长，但这是推荐的方法。

A.row(j).copyTo(A.row(i)) ;

Mat::col

创建一个具有指定了矩阵头中列数这个参数的矩阵

C++: Mat Mat::col(int j) const

参数：

j –一个0基（从0开始）的列索引

该方法创建一个具有指定了矩阵头中列数这个参数的新矩阵并作为函数返回值。这是一种复杂度为O(1)的操作，不用考虑矩阵的尺寸大小。新矩阵和原始矩阵共享一份基础数据。参看Mat::row()说明信息。

Mat::rowRange

为指定的行span创建一个新的矩阵头。

C++: Mat Mat::rowRange(int startrow, int endrow) const

C++: Mat Mat::rowRange(const Range& r) const

参数：

startrow – 一个包容性的0基（从0开始）的行span起始索引.。

endrow – 一个0基的独占性的行span.终止索引。

r – Range 结构包含着起始和终止的索引值。该方法给矩阵指定的行span创建了新的头。 与Mat::row() 和 Mat::col()相类似这是一个复杂度为O(1)的操作。

Mat::colRange

为指定的行span创建一个矩阵头。

C++: Mat Mat::colRange(int startcol, int endcol) const

C++: Mat Mat::colRange(const Range& r) const

参数：

startcol – 一个包容性的0基（从0开始）的span列起始索引。

endcol –一个0基的独占性的列span.终止索引。

r –Range 结构包含着起始和终止的索引值。该方法给矩阵指定的列span创建了新的头。 与Mat::row() 和 Mat::col()相类似这是一个复杂度为O(1)的操作。

Mat::diag

提取或创建矩阵对角线。

C++: Mat Mat::diag(int d) const

C++: static Mat Mat::diag(const Mat& matD)

参数：

d – 对角线的索引值，可以是以下的值：

– d=0 是主对角线

– d>0表示下半部的对角线。例如：d=1对角线是紧挨着住对角线并位于矩阵下方。

– d<0表示来自矩阵上半部的对角线。例如：d= 1表示对角线被设置在对角线的上方并紧挨着。

matD – 单列用于形成矩阵对角线的列。

该方法为指定的矩阵创建一个新的头。然后新矩阵被分割为单独的列矩阵。类似于Mat::row() 和Mat::col() ,它是复杂度为O(1)操作。

Mat::clone

创建一个数组及其基础数据的完整副本。

C++: Mat Mat::clone() const

该方法创建了一个完整的数组副本。原始的step[]不会被考虑在内的。因此数组的副本是一占用total（）*elemSize（）字节的连续阵列。

Mat::copyTo

把矩阵复制到另一个矩阵中。

C++: void Mat::copyTo(OutputArray m) const

C++: void Mat::copyTo(OutputArray m, InputArray mask) const

参数：

m – 目标矩阵。如果它的尺寸和类型不正确，在操作之前会重新分配。

mask – 操作掩码。它的非零元素表示矩阵中某个要被复制。

该方法把矩阵的复制到另一个新的矩阵中在复制之前该方法会调用

m.create(this->size(), this->type);

因此，目标矩阵会在必要的情况下重新分配

尽管m.copyTo(m) works flawlessly,该函数并不处理源矩阵和目标矩阵之间有重叠的部分的情况。当操作掩码指定以及上述的Mat::create重新分配矩阵，新分配的矩阵在数据复制到里面之前全都被初始化为０。

Mat::convertTo

在缩放或不缩放的情况下转换为另一种数据类型。

C++:

void Mat::convertTo(OutputArray m,int rtype,double alpha=1,double beta=0)const

参数：

m – 目标矩阵。如果它的尺寸和类型不正确，在操作之前会重新分配。

rtype – 要求是目标矩阵的类型，或者在当前通道数与源矩阵通道数相同的情况下的depth。如果rtype 为负，目标矩阵与源矩阵类型相同。

beta – 可选的delta加到缩放值中去。

该方法将源像素值转化为目标类型saturate_cast<> 要放在最后以避免溢出

m( x;y) = saturate_cast < rType > ( α*( *this)( x;y) +β)

Mat::assignTo

提供了一个convertTo的功能形式。

C++: void Mat::assignTo(Mat& m, int type=-1 ) const

Parameters

m – 目标阵列。

type – 要求是目标阵列depth或－１（如果阵列的类型和源矩阵类型相同）

这是一个 internally 使用的由 Matrix Expressions引擎调用的方法。

Mat::setTo

将阵列中所有的或部分的元素设置为指定的值。

C++: Mat& Mat::setTo(const Scalar& s, InputArray mask=noArray())

参数：

s – 把标量赋给阵列并转化到阵列的实际类型。

mask – 与 *this尺寸相同的操作掩码。这是Mat::operator=(const Scalar& s)运算符的一个高级变量。

Mat::reshape

在无需复制数据的前提下改变2D矩阵的形状和通道数或其中之一。

C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const

参数：

cn – 新的通道数。若cn=0，那么通道数就保持不变。

rows –新的行数。 若rows = 0, 那么行数保持不变。

该方法为*this元素创建新的矩阵头。这新的矩阵头尺寸和通道数或其中之一发生改变，在以下的情况任意组合都是有可能的：

ü  新的矩阵没有新增或减少元素。通常，rows*cols*channels()在转换过程中保持一致。.

ü  无数据的复制。也就是说，这是一个复杂度为 O(1)的操作。通常，如果该操作改变行数或透过其他方式改变元素行索引，那么矩阵必定是连续的。参见Mat::isContinuous()。

例如，有一存储了STL向量的三维点集，你想用3xN的矩阵来完成下面的操作：

std::vector vec;

...

Mat pointMat = Mat(vec). //把向量转化成Mat, 复杂度为O(1)的运算

reshape(1). // 从Nx1的3通道矩阵得出Nx3 的单通道矩阵

//同样是复杂度为O(1)的运算

t(); // 最后转置Nx3 的矩阵

//这个过程要复制所有的元素

Mat::t

转置矩阵。.

C++: MatExpr Mat::t() const

该方法通过矩阵表达式（matrix expression）实现矩阵的转置The method performs matrix transposition by means of matrix expressions. 它并未真正完成了转置但却返回一个临时的可以进一步用在更复杂的矩阵表达式中或赋给一个矩阵的转置矩阵对象：

Mat A1 = A + Mat::eye(A.size(), A.type)*lambda;

Mat C = A1.t()*A1; //计算(A + lambda*I)^t * (A + lamda*I).

Mat::inv

反转矩阵

C++: MatExpr Mat::inv(int method=DECOMP_LU) const

参数:

method – 反转矩阵的方法。有以下几种可能的值：

– DECOMP_LU是 LU 分解一定不能是单数的。

– DECOMP_CHOLESKY 是 Cholesky LLT只适用于对称正矩阵的分解。该类型在处理大的矩阵时的速度是LU的两倍左右。

– DECOMP_SVD是 SVD 分解。如果矩阵是单数或甚至不是2维，函数就会计算伪反转矩阵。

该方法执行矩阵的反转矩阵表达。这意味着该方法返回一个临时矩阵反转对象并可进一步用于更复杂的矩阵表达式的中或分配给一个矩阵。

Mat::mul

执行两个矩阵按元素相乘或这两个矩阵的除法。

C++: MatExpr Mat::mul(InputArray m, double scale=1) const

参数：

m – 与*this具有相同类型和大小的矩阵,或矩阵表达式。

scale – 可选缩放系数。

该方法返回一个用可选的缩放比率编码了每个元素的数组乘法的临时的对象。 注意：这不是一个对应“*”运算符的简单的矩阵乘法。.

例：:

Mat C = A.mul(5/B); // 等价于divide(A, B, C, 5)

Mat::cross

计算3元素向量的一个叉乘积。

C++: Mat Mat::cross(InputArray m) const

参数：

m –另一个叉乘操作对象。

该方法计算了两个３元素向量的叉乘的积被操作向量必须是３元素浮点型的具有相同形状和尺寸的向量。结果也是一语被操作对象的具有相同形状和大小的浮点型３元素向量。

Mat::dot

计算两向量的点乘。

C++: double Mat::dot(InputArray m) const

参数：

m –另一个点积操作对象。

方法计算两个矩阵的点积。如果矩阵不单列或单行的向量，用顶部到底部从左到右扫描次序将它们视为 1 D向量。这些向量必须具有相同的大小和类型。如果矩阵有多个通道，从所有通道得到的点积会被加在一起。

Mat::zeros

返回指定的大小和类型的零数组。

C++: static MatExpr Mat::zeros(int rows, int cols, int type)

C++: static MatExpr Mat::zeros(Size size, int type)

C++: static MatExpr Mat::zeros(int ndims, const int* sizes, int type)

参数

ndims – 数组的维数。

rows–行数。

cols  –列数。

size–替代矩阵大小规格Size(cols, rows)的方法。

sizes– 指定数组的形状的整数数组。

type– 创建的矩阵的类型。

该方法返回一个 Matlab 式的零数组初始值设定项。它可以用于快速形成一个常数数组作为函数参数，作为矩阵的表达式或矩阵初始值设定项的一部分。

Mat A；

A = Mat::zeros （3，3，CV_32F）；

在上面的示例中，只要A不是 3 x 3浮点矩阵它就会被分配新的矩阵。否则为现有的

矩阵 A填充零。

Mat::ones

返回一个指定的大小和类型的全为1的数组。

C++: static MatExpr Mat::ones(int rows, int cols, int type)

C++: static MatExpr Mat::ones(Size size, int type)

C++: static MatExpr Mat::ones(int ndims, const int* sizes, int type)

参数：

ndims –数组的维数。

rows –行数。.

cols –列数。

size –替代矩阵大小规格Size(cols, rows)的方法。

sizes –指定数组的形状的整数数组。

type –创建的矩阵的类型。

该方法返回一个 Matlab 样式 1 的数组初始值设定项，类似Mat::zeros()。请注意，这种方法中你可以使用任意一个值和Matlab 语法初始化数组如下：

Mat A = Mat::ones (100，100，CV_8U) * 3 ；/ / 使100 x 100 矩阵里充满 3。

上述操作不会形成一个 100 x 100 1 的矩阵，然后乘以 3。相反，它只是记住

缩放因子（在本例中 3）在实际调用矩阵初始值设定项时使用它。