OpenCV Mat常用操作

0 简述

       Mat对象是自opencv2.0之后设计的，专用于存储图像信息的类，包括头部与数据部分。在opencv2.0之前使用的是IplImage结构体，两者的区别在于，Mat对象自动分配内存，不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。IplImage需要开发者自己分配与管理内存，所以容易造成内存泄漏的问题。

1 常用操作

void copyTo(Mat mat)

void convertTo(Mat dst, int type)

Mat clone()

int channels()

int depth()

bool empty();

uchar* ptr(i=0)

       cv::Size(m,n) ： 构建m行n列的矩阵；

       cv::Scalar(a1,a2…an)：初始化矩阵数值，其中a1,a2…an的个数，需要与之前定义的图像的通道数保持一致。

2 注意事项

       深拷贝与浅拷贝。

       Mat浅拷贝：只会复制Mat对象的头和指针部分，不会复制数据部分。

       Mat深拷贝：头和数据部分都需要进行拷贝。如下所示。

//浅拷贝，数据共享（更改a,b,c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用） Mat a; Mat b = a; //a "copy" to b Mat c(a); //a "copy" to c //深拷贝 Mat a; Mat b = a.clone(); //a copy to b Mat c; a.copyTo(c); //a copy to c        对于小矩阵如2*2或3*3等情况，可以直接初始化，如下。 //对小矩阵使用逗号分隔式初始化函数  #include  #include    using namespace std; using namespace cv;   int main() {   Mat array = (Mat_<double>(3, 3) << 0, -1, 5, -1, 5, -1, 0, -1, 0);   return 0; }   3 代码 #include #include                     //opencv 常用矩阵操作   int main(int argc, char* argv[]) {   //-----------------------------------------   //0. MAT 定义   //-----------------------------------------   //初始化时指定尺寸和数据类型   //尺寸：CvSize (int w=0, int h=0)   //数据类型命名方式：CV_位宽|类型|通道数   //位宽：8、16、32、64   //类型：U S、 整数有无符号 F 浮点数   //通道数：Cxx 表示通道数目，如果没有，则是默认的单通道   cv::Mat a(cv::Size(6, 5), CV_8U);   std::cout << "a = " << std::endl << a << std::endl;   //初始化时有时也会跟上Scalar参数，表示给不同通道的赋值，取值依赖于之前定义的通道数   cv::Mat b(cv::Size(2, 2), CV_8UC2, cv::Scalar(100,200));   std::cout << "b = " << std::endl << b << std::endl;   cv::Mat c(cv::Size(3,3), CV_8UC3, cv::Scalar(10,20,30));   std::cout << "c = " << std::endl << c << std::endl;     //-----------------------------------------   //1. MAT API 初始化   //-----------------------------------------   cv::Mat mz = cv::Mat::zeros(cv::Size(5, 5), CV_8U);  //全零   std::cout << "mz = " << std::endl << mz << std::endl;   cv::Mat mo = cv::Mat::ones(cv::Size(5, 5), CV_8U);   //全1矩阵   std::cout << "mo = " << std::endl << mo << std::endl;   cv::Mat me = cv::Mat::eye(cv::Size(5, 5), CV_8U); //对角线为1的矩阵   std::cout << "me = " << std::endl << me << std::endl;     //-----------------------------------------   //3. MAT 矩阵加减运算   //-----------------------------------------   cv::Mat msum = mo + me;   std::cout << "msum =" << std::endl << msum << std::endl;   cv::Mat msub = mo - me;   std::cout << "msub = " << std::endl << msub << std::endl;     //-----------------------------------------   //4. MAT 矩阵乘法运算   //-----------------------------------------   //-----------------------------------------   //5. MAT 矩阵转置\求逆   //-----------------------------------------   cv::Mat mt(cv::Size(4, 5), CV_8U, cv::Scalar(20));   cv::Mat mtt = mt.t();   std::cout << " mtt = " << std::endl << mtt << std::endl;   cv::Mat me2 = cv::Mat::eye(cv::Size(5, 5), CV_32F);   cv::Mat minv = me2.inv();   std::cout << "minv = " << std::endl << minv << std::endl;   //-----------------------------------------   //6. MAT 矩阵 均值 和 方差   //-----------------------------------------   cv::Mat mean;   cv::Mat stddev;   meanStdDev(a, mean, stddev);   std::cout << "mean : " << mean << std::endl;   std::cout << "stddev : " << stddev << std::endl;   //需要说明的是，如果src是多通道图像或多维矩阵，   //则函数分别计算不同通道的均值与标准差，   //因此返回值mean和stddev为对应维度的向量   meanStdDev(b, mean, stddev);   std::cout << "mean : " << mean << std::endl;   std::cout << "stddev : " << stddev << std::endl;     //-----------------------------------------   //7. MAT 设置单元矩阵   //-----------------------------------------   cv::Mat mi(cv::Size(4,4), CV_8U);   cv::setIdentity(mi, cv::Scalar::all(20));   std::cout << "mi = " << std::endl << mi << std::endl;     getchar(); } 4 其它        Mat初始化代码，参考这篇blog。http://blog.csdn.net/qq_23880193/article/details/47903143。