Mat对象OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、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。分了两个部分,头部与数据部分
IplImage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在,是C语言风格的数据结构,需要开发者自己分配与管理内存,对大的程序使用它容易导致内存泄漏问题
部分复制:一般情况下只会复制Mat对象的头和指针部分,不会复制数据部分
Mat A= imread(imgFilePath);
Mat B(A) // 只复制
完全复制:如果想把Mat对象的头部和数据部分一起复制,可以通过如下两个API实现
Mat F = A.clone(); 或 Mat G; A.copyTo(G);
cv:: Mat:: Mat构造函数
Mat M(2,2,CV_8UC3, Scalar(0,0,255))
其中前两个参数分别表示行(row)跟列(column)、第三个CV_8UC3中的8表示每个通道占8位、U表示无符号、C表示Char类型、3表示通道数目是3,第四个参数是向量表示初始化每个像素值是多少,向量长度对应通道数目一致
创建多维数组cv:: Mat:: create
int sz[3] = {2,2,2};
Mat L(3,sz, CV_8UC1, Scalar::all(0));
#include
using namespace cv;
using namespace std;
char INPUT_WIN[] = "input_image";
char OUTPUT_WIN[] = "output_image";
int main()
{
Mat src = imread("D:/opencvSRC/test.jpg");
if( !src.data ){
cout << "imread error1" << endl;
return -1;
}
namedWindow(INPUT_WIN, WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_WIN, src);
//定义一个类,大小类型与src一致,并设置初始值
Mat dst;
dst = Mat(src.size(), src.type());
dst = Scalar(130, 130, 130);//设置颜色
namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output", dst);
//创建并设置红色
Mat m1;
m1.create(src.size(), src.type());
m1 = Scalar(0, 0, 255);
namedWindow("m1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("m1", m1);
//打印设置的值
Mat M(9, 9, CV_8UC3, Scalar(127, 127, 127));
cout << "M =" << endl << M << endl;
namedWindow("M", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("M", M);
//完全复制
Mat dst2 = src.clone();
namedWindow("output2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output2", dst2);
//完全复制
Mat dst3;
src.copyTo(dst3);
namedWindow("output3", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output3", dst3);
//创建特定数据对象
Mat m2 = Mat::eye(4, 4, CV_8UC1);
cout << "m2 =" << endl << m2 << endl;
namedWindow("m2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("m2", m2);
Mat m3 = Mat::zeros(4, 4, CV_8UC1);
cout << "m3 =" << endl << m3 << endl;
namedWindow("m3", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("m3", m3);
//定义小数组
Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;
waitKey(0);
return 0;
}
自己试吧