OpenCV-----Mat介绍

目的：

       OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存（memory）中存放图像，当时采用名为 IplImage 的C语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题，但一旦代码开始变得越来越庞大，你需要越来越多地纠缠于这个问题，而不是着力解决你的开发目标。

        C++出现了，并且带来类的概念，这给用户带来另外一个选择：自动的内存管理（不严谨地说）。OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口，利用自动内存管理给出了解决问题的新方法。使用这个方法，你不需要纠结在管理内存上，而且你的代码会变得简洁（少写多得）。

结构：

        Mat 是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。因此，当在程序中传递图像并创建拷贝时，大的开销是由矩阵造成的，而不是信息头。OpenCV是一个图像处理库，囊括了大量的图像处理函数，为了解决问题通常要使用库中的多个函数，因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法，因此，除非万不得已，我们不应该拷贝 大 的图像，因为这会降低程序速度。

        为了解决内存管理问题，OpenCV使用引用计数机制。其思路是让每个 Mat 对象有自己的信息头，但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。而拷贝构造函数则 只拷贝信息头和矩阵指针 ，而不拷贝矩阵。

       l  OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的（如果不特别指定的话）。

       l  使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。

       l  赋值运算符和拷贝构造函数只拷贝信息头。

       l  使用函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝一副图像的矩阵。

空间存储

       对于彩色方式则有更多种类的颜色空间，但不论哪种方式都是把颜色分成三个或者四个基元素，通过组合基元素可以产生所有的颜色。

       l  HSV和HLS把颜色分解成色调、饱和度和亮度/明度。这是描述颜色更自然的方式，比如可以通过抛弃最后一个元素，使算法对输入图像的光照条件不敏感。

       l  YCrCb在JPEG图像格式中广泛使用。

       l  CIE L*a*b*是一种在感知上均匀的颜色空间，它适合用来度量两个颜色之间的距离。

       如何存储一个元素决定了我们在其定义域上能够控制的精度。最小的数据类型是 char ，占一个字节或者8位，可以是有符号型（0到255之间）或无符号型（-127到+127之间）。尽管使用三个 char 型元素已经可以表示1600万种可能的颜色（使用RGB颜色空间），但若使用float（4字节，32位）或double（8字节，64位）则能给出更加精细的颜色分辨能力。但同时也要切记增加元素的尺寸也会增加了图像所占的内存空间。

显式地创建一个 Mat 对象

        Mat 不但是一个很赞的图像容器类，它同时也是一个通用的矩阵类，所以可以用来创建和操作多维矩阵。创建一个Mat对象有多种方法：

        Mat M(2,2,CV_8UC3, Scalar(0,0,255));  

        cout <<"M = " << endl << " " << M << endl<< endl;   

       对于二维多通道图像，首先要定义其尺寸，即行数和列数。然后，需要指定存储元素的数据类型以及每个矩阵点的通道数。为此，依据下面的规则有多种定义

       CV_[The numberof bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[The channel number] 

        比如 CV_8UC3 表示使用8位的 unsignedchar 型，每个像素由三个元素组成三通道。预先定义的通道数可以多达四个。 Scalar 是个short型vector。指定这个能够使用指定的定制化值来初始化矩阵。当然，如果你需要更多通道数，你可以使用大写的宏并把通道数放在小括号中。

        在 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_8UC(1), Scalar::all(0)); 

       上面的例子演示了如何创建一个超过两维的矩阵：指定维数，然后传递一个指向一个数组的指针，这个数组包含每个维度的尺寸；其余的相同

        为已存在IplImage指针创建信息头:

        IplImage* img =cvLoadImage("greatwave.png", 1); 

        Mat mtx(img); //convert IplImage* -> Mat 

        Create()function: 函数

        M.create(4,4,CV_8UC(2)); 

        cout <<"M = "<< endl << " "  << M << endl << endl;

        这个创建方法不能为矩阵设初值，它只是在改变尺寸时重新为矩阵数据开辟内存。

        MATLAB形式的初始化方式：zeros(), ones(), :eyes() 。使用以下方式指定尺寸和数据类型：

        Mat E =Mat::eye(4, 4, CV_64F);    

        cout <<"E = " << endl << " " << E << endl<< endl; 

        Mat O =Mat::ones(2, 2, CV_32F);     

        cout <<"O = " << endl << " " << O << endl<< endl; 

        Mat Z =Mat::zeros(3,3, CV_8UC1); 

        cout <<"Z = " << endl << " " << Z << endl<< end 

        对于小矩阵你可以用逗号分隔的初始化函数:

        Mat C =(Mat_(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);  

        cout <<"C = " << endl << " " << C << endl<< endl; 

        使用 clone() 或者 copyTo() 为一个存在的 Mat 对象创建一个新的信息头。

        Mat RowClone =C.row(1).clone(); 

        cout<< "RowClone = " << endl << " " <