opencv学习（一）之Mat类

大概说一下opencv来源。opencv最初是Intel在俄罗斯的团队实现的，而在后期Intel对opencv的支持力度慢慢变小。在08年，美国一家机器人公司Willow Garage开始大力支持opencv，在得到支持后opencv更新速度明显加快，加入了很多新特性。在opencv1.x时代，数据类型为IplImage，在使用这种数据类型时，考虑内存管理称为众多开发者的噩梦。在进入到opencv2.x时代，一种新的数据类型Mat被定义，将开发者极大的解脱出来。所以在接下来的教程中，都会使用Mat类，而在看到IplImage类数据时也不要感到奇怪。
Mat类有两种基本的数据结构组成，一种是矩阵头（包括矩阵尺寸、存储方法、存储路径等信息），另一个是指向包含像素值的矩阵的指针（矩阵维度取决于其存储方法）。矩阵头的尺寸是个常数，但是矩阵自身的尺寸根据图像不同而不同。Mat类的定义有很多行，下面列出来一些关键属性如下所示：

class CV_EXPORTS Mat
{
public:
//......很多函数定义,在此省略
...
/*flag参数包含许多关于矩阵的信息，如：
Mat的标识
数据是否连续
深度
通道数目
*/
int flags;
int dims;   //矩阵的维数，取值应该大于或等于2
int rows,cols;  //矩阵的行列数
uchar* data;    //指向数据的指针
int* refcount;  //指向引用计数的指针，如果数据由用户分配则为NULL

//......其他的一些函数
};

可以把Mat看作是一个通用的矩阵类，可以通过Mat中诸多的函数来创建和操作多维矩阵。有很多种方法可以创建一个Mat对象。

Mat类提供了一系列的构造函数，可以根据需求很方便的创建Mat对象，其部分构造方法如下：

Mat::Mat()      //无参数构造方法

/*创建行数为rows，列数为cols，类型为type的图像*/
Mat::Mat(int rows, int cols, int type)  

/*创建大小为size，类型为type的图像*/
Mat::Mat(Size size, int type)

/*创建行数为rows，列数为cols，类型为type的图像
并将所有元素初始化为s*/
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s)
ex:Mat(3,2,CV_8UC1, Scalar(0))  //三行两列所有元素为0的一个矩阵

/*创建大小为size，类型为type，初始元素为s*/
Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)

/*将m赋值给新创建的对象*/
Mat::Mat(const Mat& m)  //此处不会发生数据赋值，而是两个对象共用数据

/*创建行数为rows，列数为cols，类型为type的图像
此构造函数不创建图像数据所需内存而是直接使用data所指内存
图像的步长由step指定*/
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step = AUTO_STEP)

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

/*创建新的图像为m数据的一部分，其具体的范围由rowRange和colRange指定
此构造函数也不进行图像数据的复制操作，与m共用数据*/
Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange)

/*创建新的矩阵为m的一部分，具体的范围由roi指定
此构造函数同样不进行数据的复制操作与m共用数据*/
Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)

在构造函数中很多都涉及到type，type可以是CV_8UC1, CV_8UC3, …，CV_64FC4等。这些type中的8U表示8位无符号整数(unsigned int), 16S表示16位有符号整数，64F表示64位浮点数即double类型,C表示channel表示图像通道，C后面的数字表示通道数。如C1表示单通道图像，C4表示4通道图像，以此类推。如果需要更多的通道数，需要使用宏CV_8UC(n)重定义，其中n是需要的通道数。如

Mat M(3, 2, CV_8UC(5));     //创建3行2列通道为5的图像

#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{

    Mat M1(3,2,CV_8UC3,Scalar(0, 0, 255));
    cout << "M1 = " << endl << " "  << M1 << endl;

    Mat M2(Size(3, 2), CV_8UC3, Scalar(1,2,3));
    cout << "M2 = " << endl << " " << M2 << endl;

    Mat M3(M2);
    cout << "M3 = " << endl << " " << M3 << endl;

    Mat M4(M2, Range(1,2), Range(1,2));
    cout << "M4 = " << endl << " " << M4 << endl;

    waitKey(0);


    return 0;
}

运行结果如图所示：

也可以使用create()函数创建对象。如果create()函数指定的参数与图像之前的参数相同，则不进行实质的内存申请操作，如果参数不同，则减少原始数据内存的索引并重新申请内存。使用方法如下所示：

#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat M1;
    M1.create(4,4,CV_8UC(2));
    cout << "M1 = " << endl << " " << M1 << endl << endl;

    waitKey(0);

    return 0;
}

运行结果如下

**值得注意的是使用create()函数无法初始化Mat类。

opencv也可以使用Matlab的风格创建函数如：zeros(),ones()和eyes()。这些方法使得代码非常简洁，使用也非常方便。在使用这些函数时需要指定图像的大小和类型。

#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat M1 = Mat::zeros(2,3,CV_8UC1);
    cout << "M1 = " << endl << " " << M1 << endl << endl;

    Mat M2 = Mat::ones(2,3,CV_32F);
    cout << "M2 = " << endl << " " << M2 << endl << endl;

    Mat M3 = Mat::eye(4,4,CV_64F);
    cout << "M3 = " << endl << " " << M3 << endl << endl;

    waitKey(0);

    return 0;
}

运行结果如图所示：

在已有Mat类的基础上创建一个Mat类，即新创建的类是已有Mat类的某一行或某一列，可以使用clone()或copyTo()，这样的构造方式不是以数据共享方式存在。可以利用setTo()函数更改矩阵的值进行验证，方法如下：

#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{

    Mat M1=(Mat_<double>(3,3) << 0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);
    cout << "M1 = " << endl << " " << M1 << endl << endl;

    Mat M2 = M1;
    cout << "M2 = " << endl << " " << M2 << endl << endl;

    Mat RowClone = M1.row(0).clone();
    cout << "RowClone = " << endl << " " << RowClone << endl << endl;

    Mat ColClone = M1.col(1).clone();
    cout << "ColClone = " << endl << " " << ColClone << endl << endl;

    Mat copyToM;
    M1.row(1).copyTo(copyToM);
    cout << "copyToM = " << endl << " " << copyToM << endl << endl;

    //验证数据的共享方式

    RowClone.setTo(1);
    cout << "M1(更改RowClone的值) = "<< endl  << " " << M1 << endl << endl;

    ColClone.setTo(2);
    cout << "M1(更改ColClone的值) = "<< endl << " " << M1 << endl << endl;

    M2.setTo(1);
    cout << "M1(更改M2值) = " << endl << " " << M1 << endl << endl;

    waitKey(0);

    return 0;
}

程序中M4.row(0)就是指的M4的第一行,其它类似。必须值得注意的是：在本篇介绍中工较少了clone()、copyTo()、和”=”三种实现矩阵赋值的方式。其中”=”是使用重载的方式将矩阵值赋值给新的矩阵，而这种方式下，被赋值的矩阵和赋值矩阵之间共享空间，改变任何一个矩阵的值会影响到另外一个矩阵。而clone()和copyTo()两种方法在赋值后，两个矩阵的存储空间是独立的，不存在共享空间的情况。
运行结果如下

opencv中还支持其他的格式化输入，

#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    //使用函数randu()生成随机数,随机数范围为0-255
    Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3);
    randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

    //以默认格式输出
    cout << "R(Default) = " << endl << " " << R << endl << endl;

    //以Python格式输出
    cout << "R(Python) = " << endl << format(R, "python") << endl << endl;

    //以CSV格式输出
    cout << "R(CSV) = " << endl << format(R, "csv") << endl << endl;

    //以Numpy格式输出
    cout << "R(Numpy) = " << endl << format(R, "numpy") << endl << endl;

    //以C语言的格式输出
    cout << "R(C) = " << endl << format(R, "C") << endl << endl;

    Point2f P2f(5,1);
    cout << "Point (2D) = " << P2f << endl << endl;

    Point3f P3f(2,6,7);
    cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;

    waitKey(0);


    return 0;
}

运行结果如图所示：

其中Point2f和Point3f都是opencv中常见的数据类型，在以后的学习中还会见到！

参考文献：opencv_tutorials
《opencv入门教程》