opencv学习笔记（七）-CvMat矩阵结构以及矩阵数据访问
通道和维度
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首先说一下对矩阵维度和通道的理解：
维：体现为坐标。
通道：
对于这样一个数组矩阵：
float data[18] =
{
30, 60, 40, 60, 50, 40,
67, 88, 55, 33, 22, 97,
59, 69, 32, 46, 25, 45
};单通道显示的话，就是这样：
所以，单通道：可以理解为：一个元素中含有1个数字。
双通道就是把数组中每两个数（如30和60）结合在一起，如：
双通道可以
所以，双通道：可以理解为：一个元素中含有2个数字。
以此类推：三通道可以；理解为一个元素中有3分数字。
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打印双通道矩阵实例：
#include "highgui.h"
#include "cv.h"
int main()
{
float data[18] =
{
30, 60, 40, 60, 50, 40,
67, 88, 55, 33, 22, 97,
59, 69, 32, 46, 25, 45
};
CvMat mat;
cvInitMatHeader(&mat, 3, 3, CV_32FC2, data);
for (int y = 0; y < mat.rows; y++)
{
for (int x = 0; x < mat.cols; x++)
{
//CvScalar value = cvGetRealND(&mat, y, x,z);三维
CvScalar value = cvGet2D(&mat, y, x);
printf("(%f %f)", value.val[0], value.val[1]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
实例解释：
cvInitMatHeader()函数：用来初始化Mat结构体；
cvInitMatHeader( CvMat* arr, int rows, int cols,int type, void* data, int step )
参数解释：
arr:CvMat结构体；
rows: 行数；
cols：列数；
type: 矩阵元素类型（可以是32位浮点型（CV_32FC1）或者是无符号的8位三元组的整形数据（CV_8UC3）或者其他类型）；
这个也是改通道数的参数：如单通道（CV_32FC1）,双通道（CV_32FC2）,三通道（CV_32FC3）;
data：矩阵数组；
step: 步长，默认是： 一行数据所占的字节数（int min_step = arr->cols*pix_size）。
cvGet2D()函数：对多通道二维矩阵访问。（多通道三维：cvGet3D()，多通道多维：cvGetND()等一系列：cvGet*D函数）；
cvGetReal1D()：对单通道一维矩阵访问，（单通道三维：cvGetReal3D()，单通道多维：cvGetRealND()等一系列：cvGetReal*D函数）；*
这种访问方式比较慢因为涉及到压栈和出栈，如果矩阵较大的话耗费的时间也很多。
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下面介绍一种更有效率的访问方式，用指针访问矩阵元素：
//单通道形式访问矩阵元素
int main()
{
float data[18] =
{
30, 60, 40, 60, 50, 40,
67, 88, 55, 33, 22, 97,
59, 69, 32, 46, 25, 45
};
CvMat mat;
cvInitMatHeader(&mat, 3, 6, CV_32FC1, data);
int y = 2, x = 3;
for (y = 0; y < mat.rows; y++)
{
float* p_float = (float*)(mat.data.ptr + y*mat.step);
//mat.data.ptr：矩阵数组第一个数字。
//mat.step：步长（矩阵一行数字所占的字节数）。
for (x = 0; x < mat.cols; x++)
{
float value = *(p_float + x);
printf("(%f)", value);
}
printf("\n");
}
return 0;
}//二通道矩阵数据读取
int main()
{
float data[18] =
{
30, 60, 40, 60, 50, 40,
67, 88, 55, 33, 22, 97,
59, 69, 32, 46, 25, 45
};
CvMat mat;
cvInitMatHeader(&mat, 3, 3, CV_32FC2, data);
int y = 2, x = 3;
int nchannel = 2;
for (y = 0; y < mat.rows; y++)
{
float* p_float = (float*)(mat.data.ptr + y*mat.step);
for (x = 0; x < mat.cols; x++)
{
float value[2];
value[0] = *(p_float + x*nchannel);
value[1] = *(p_float + x*nchannel + 1);
//这里加1是加一个float型的步长。
printf("(%f %f)", value[0],value[1]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
CvMat矩阵结构
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typedef struct CvMat
{
int type;
int step;
/* for internal use only */
int* refcount;
int hdr_refcount;
union
{
uchar* ptr;
short* s;
int* i;
float* fl;
double* db;
} data;
#ifdef __cplusplus
union
{
int rows;
int height;
};
union
{
int cols;
int width;
};
#else
int rows;
int cols;
#endif
}
CvMat;此类信息通常被称作为矩阵头。很多程序是区分矩阵头和数据体的，后者是各个data成员所指向的内存位置。
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矩阵的创建和释放：
创建一个新的矩阵,分配矩阵空间:：
CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols,int type);
例程:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
创建一个矩阵头,，不分配空间：
CvMat* cvCreateMatHeader(int rows,int cols,int type);
初始化已存在的CvMat结构体：
CvMat* cvInitMatHeader
(
CvMat *mat,
int row,
int clos,
int type;
voud *data = NULL;
int step = CV_AUTOSTEP
);初始化一个矩阵，但是不分配空间：
CvMat cvMat
(
int rows,
int cols,
int type,
void* data = NULL
);用一个矩阵初始化另外一个矩阵，也就是将一个矩阵的复制到另外一个矩阵上去：
CvMat* cvCloneMat(const cvMat* mat);
例：
CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
CvMat* M2;
M2=cvCloneMat(M1);
释放矩阵空间:
例：
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
cvReleaseMat(&M);
上面我们用介绍通道和维所用到的矩阵就是通过：
用固定数据创建一个Opencv矩阵。
矩阵数据的存取
1,这是一个简单的方法：利用宏CV_MAT_ELSEM(),这个宏（传入矩阵，待提取的元素类型，行，列4个参数）（注意：行列是从0开始算的）
利用宏读取矩阵的值（简单但慢）：
int main()
{
float data[18] =
{
30, 60, 40, 60, 50, 40,
67, 88, 55, 33, 22, 97,
59, 69, 32, 46, 25, 45
};
CvMat mat;
cvInitMatHeader(&mat, 3, 6, CV_32FC1, data);
float element_3_2 = CV_MAT_ELEM(mat, float, 0, 2);
cout << element_3_2 << endl;
return 0;
}利用宏写矩阵的值：
int main()
{
float data[18] =
{
30, 60, 40, 60, 50, 40,
67, 88, 55, 33, 22, 97,
59, 69, 32, 46, 25, 45
};
CvMat mat;
cvInitMatHeader(&mat, 3, 6, CV_32FC1, data);
float element = 7.7;
*((float*)CV_MAT_ELEM_PTR(mat, 2, 4)) = element;
float element_3_2 = CV_MAT_ELEM(mat, float, 2, 4);
cout << element_3_2 << endl;
return 0;
}但是这种使用宏的方法有个缺点，在每次调用宏的时候都要重新计算指针，即使宏使用起来容易，但是慢，所以不是存取矩阵的最好方法。
指针访问矩阵结构（麻烦）：
利用宏只能访问1维和2维的数组，下面列举cvPtr*D和cvGet*D等函数。
cvPtr*D可以是：cvPtr1D(一维)，cvPtr2D(二维），cvPtr3D(三维)，cvPtrND(多维)，
cvGet*D也类似有这系列函数。
uchar* cvPtr1D(
const CvArr* arr, //访问矩阵
int idx0, //元素索引，也就是在数组中的坐标
int* type = NULL//元素类型
);
uchar* cvPtr2D(
const CvArr* arr,
int idx0,
int idx1,
int* type = NULL
);
uchar* cvPtr3D(
const CvArr* arr,
int idx0,
int idx1,
int idx2,
int* type = NULL
);
uchar* cvPtrND(
const CvArr* arr,
int* idx,
int* type = NULL,
int create_node = 1,
unsigned* precalc_hashval = NULL
);实例：
//指针访问矩阵结构
int main()
{
float vals[] = { 1, 2, 3, 4 };
CvMat* rotmat = cvCreateMat(2, 2, CV_32FC1);
cvInitMatHeader
(
rotmat,
2,
2,
CV_32FC1,
vals
);
float *p = (float*)cvPtr2D(rotmat, 1, 0);
cout << *p << endl;
return 0;
}
cvGet*D系列函数返回的是建立自己的指针访问（恰当的方法）:
#include "highgui.h"
#include "cv.h"
int main()
{
float data[18] =
{
30, 60, 40, 60, 50, 40,
67, 88, 55, 33, 22, 97,
59, 69, 32, 46, 25, 45
};
CvMat mat;
cvInitMatHeader(&mat, 3, 3, CV_32FC2, data);
for (int y = 0; y < mat.rows; y++)
{
for (int x = 0; x < mat.cols; x++)
{
//CvScalar value = cvGetRealND(&mat, y, x,z);三维
CvScalar value = cvGet2D(&mat, y, x);
printf("(%f %f)", value.val[0], value.val[1]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}