OpenCV3 第四章学习笔记-------Mat用法、多种格式化输出方法、常用数据结果、基本绘图操作

目录

一、Mat结构的使用

1、OpenCV简介 

 2、Mat类介绍 —图像容器类&通用矩阵类

3、Mat类对象的七种创建方式

4、OpenCV对矩阵的输出格式

5、OpenCV输出其他常用数据结构

二、常用数据结构和函数

1、点:Point类

2、颜色:Scalar类

3、尺寸的表示:Size类

4、矩形的表示:Rect类

5、颜色空间转换:cvtColor()函数

三、基本图像的绘制

1、绘制常见的线型

2、绘制结果图


一、Mat结构的使用


1、OpenCV简介 

OpenCV是计算机视觉库(图像处理库),主要工作是操作和处理一个包含众多强度值的像素点矩阵。早期的OpenCV基于c接口构建的,那时利用IplImage的C语言结构体在内存中存储图像,要手动管理内存,如果退出前忘记释放内存就会导致内存泄漏,不利于大型程序开发。OpenCV在2.0之后采用了C++接口,利用C++类的概念,轻松实现自动管理内存。                                   

C++接口唯一的不足:当前嵌入式开发系统只支持C语言,所以这种情况下要用c接口的。

 2、Mat类介绍 —图像容器类&通用矩阵类

  • 不必手动为其开辟空间

  • 不必再在不需要时手动将空间释放           

  • Mat是一个类,包括矩阵头(包括矩阵尺寸、存储方法、存储地址等矩阵(存储矩阵所有像素值,可以是不同维数的

  • OpenCV作为图像处理库,内部含有多个图像处理函数,常常在函数之间进行图像传递,而图像传递创建副本时由于矩阵有时很大会造成很大的开销,为了解决这个问题,OpenCV中采用了

  • 计数机制—只复制矩阵头而不复制矩阵

即让每个Mat对象都有自己的矩阵头(信息头),但共享同一个矩阵(让矩阵指针指向同一地址实现),拷贝函数只拷贝矩阵头而不复制矩阵,对任何一个对象的操作都会影响其他对象。因为这种通过拷贝函数生成的多个对象,矩阵是属于多个对象的,当不再需要时,通过最后一个使用他的对象清除。

计数体现在:无论什么时候复制矩阵头,计数器都加一,反之,释放信息头时,计数器减一,当计数器为0时,矩阵就被清除。

  • 函数clone()和copyTo()实现复制矩阵

3、Mat类对象的七种创建方式

#include "stdafx.h"
#include
#include
using namespace std;
// 以下四句话作为OpenCV的标配
#include
#include
#include
using namespace cv;	//OpenCV中的C++类和函数都是定义在cv的命名空间


int main()
{
    // 三、创建Mat对象的其中方式
	// 3.1 使用Mat()构造函数:Mat M(行, 列, CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数], 
    // Scalar(初始值列表));
    //2*2,每个像素灰度值用8位无符号char型表示(0~255),
    //每个像素是由三个元素组成的三通道。初始值为(0,3,255)
	Mat M(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 3, 255));  
	cout << "M=" << endl << "" << M << endl << endl;//<<运算符只对二维的有效
	

	// 3.2 C/C++中通过构造函数进行初始化
	int sz[3] = { 2,2,2 };
	Mat L(3, sz,CV_8UC3, Scalar::all(0));	//imshow("L", L);显示错误

	/* // 3.3 为已存在的IplImage指针创建信息头
	/IplImage* img = cvLoadImageA("1.jpg", 1);
	Mat mtx(img);*/
	
	// 3.4 利用creat()函数,不能设置矩阵的初始值,且必须先定义对象(矩阵头),再创建矩阵
	Mat C;
	C.create(4, 4, CV_8UC(3));// CV_8UC(a)—有a个4*4的矩阵放在一行
	cout << "C=" << endl << "" << C << endl << endl;//<<运算符只对二维的有效
	
	
	// 3.5 采用Matlab式的初始化方式:ones(),zeros(),eyes()
	Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);
	cout << "3.5: E=" << endl << "" << E << endl << endl;

	Mat Z = Mat::zeros(4, 4, CV_64F);
	cout << "3.5: Z=" << endl << "" << Z << endl << endl;

	Mat O = Mat::ones(4, 4, CV_64F);
	cout << "3.5: O=" << endl << "" << O << endl << endl;

	// 3.6 对小矩阵使用逗号分隔式初始化函数

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

	// 3.7 为已存在的对象创建新的信息头
	Mat RowClone = D.row(0).clone();
	cout << "RowClone = " << endl << "" << RowClone << endl << endl;
	Sleep(10 * 1000);//延时
	waitKey(10);
	return 0; // 按下ESC键,程序退出
}

4、OpenCV对矩阵的输出格式

#include "stdafx.h"
#include
#include
using namespace std;
// 以下四句话作为OpenCV的标配
#include
#include
#include
using namespace cv;	//OpenCV中的C++类和函数都是定义在cv的命名空间


int main()
{
// 四、OpenCV中格式化输出方法
	// 4.0 产生一个矩阵,并用在一定范围内的随机数填充矩阵
	Mat r = Mat(2, 3, CV_8UC3);
	randu(r, Scalar::all(0), Scalar::all(255));

	// 4.1 输出格式一:OpenCV默认风格
	cout << "r(OpenCV默认风格)=:\n" << r << ";" << endl << endl;

	// 4.2 输出格式一:Python默认风格
	//cout << "r(Python默认风格)=:\n" << format(r,"python") << ";" << endl << endl;//OpenCV2
	cout << "r(Python风格)=:\n" << format(r,Formatter::FMT_PYTHON) << ";" << endl << endl;//OpenCV3

	// 4.3 逗号分隔风格(Comma separated values,CSV)
	cout << "r(CSV风格)=:\n" << format(r, Formatter::FMT_CSV)<< ";" << endl << endl;//OpenCV3

	// 4.4 Numpy风格
	cout << "r(Numpy风格)=:\n" << format(r, Formatter::FMT_NUMPY) << ";" << endl << endl;//OpenCV3
	
	// 4.5 C语言
	cout << "r(C语言)=:\n" << format(r, Formatter::FMT_C) << ";" << endl << endl;//OpenCV3
	
	// 4.6 Matlab语言
	cout << "r(Matlab语言)=:\n" << format(r, Formatter::FMT_MATLAB) << ";" << endl << endl;//OpenCV3
	Sleep(20 * 1000);//延时
	waitKey(0);
	return 0; 
	
    
}

OpenCV3 第四章学习笔记-------Mat用法、多种格式化输出方法、常用数据结果、基本绘图操作_第1张图片

5、OpenCV输出其他常用数据结构

OpenCV3 第四章学习笔记-------Mat用法、多种格式化输出方法、常用数据结果、基本绘图操作_第2张图片OpenCV3 第四章学习笔记-------Mat用法、多种格式化输出方法、常用数据结果、基本绘图操作_第3张图片

	// 五、输出其他数据结构

	// 5.1 定义和输出二维点
	Point2f p(6, 2); 
	cout << "【二维点】p=\n" << p << ";\n"< v;
	v.push_back(3);
	v.push_back(5);
	v.push_back(7);
	cout << "【基于Mat的vector】shortvec=\n" << Mat(v) << ";\n" << endl;

	// 5.4 定义和输出基于Mat的std::vector
	vector points(10);
	for (size_t i = 0; i < points.size(); ++i)
		points[i] = Point2f((float)(i * 5), (float)(i % 7));

	cout << "【二维点向量】points=\n" << points << ";" ;

二、常用数据结构和函数


1、点:Point类

  • Point_、Point2i、Point互相等价
  • Point_、Point2f互相等价

2、颜色:Scalar类

  • Scalar()表示4个元素的数组,常用于传递像素值,如RGB值,如果只写3个参数,则认为值想表示三个参数
  • Scalar(a,b,c)如果定义RGB,则是按BGR的顺序排列的
  • Scalar类的源头是Scalar_类,Scalar_类是Vec4x的变种,常用的Scalar是Scalar_,所以有些函数的参数输入可以是Mat,也可以是Scalar。

3、尺寸的表示:Size类

  • 如下所示,Size_、 Size2i、Size三者等价
typedef Size_ Size2i;
typedef Size2i Size;
  • Size(5,5);    // 构造出Size宽度和高度都为5(Size.width=5,Size.height=5)

4、矩形的表示:Rect类

  •  rect(x,y,width,height)    //左上点坐标,和矩形的宽和高
  • 可以用他的函数判断一个点(矩形)是否在所给的矩形中或者返回矩形的左上坐标、求两个矩形的交集并集等等。

5、颜色空间转换:cvtColor()函数

  • OpenCV存储的RGB的顺序是BGR

三、基本图像的绘制


1、绘制常见的线型

  • 绘制直线:line
  • 绘制椭圆:ellipse
  • 绘制矩形:rectangle
  • 绘制圆:circle
  • 绘制填充多边形:fillPoly

2、绘制结果图

OpenCV3 第四章学习笔记-------Mat用法、多种格式化输出方法、常用数据结果、基本绘图操作_第4张图片

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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