opencv的基本数据结构（二）（转）

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OpenCV中强大的Mat类型大家已经比较熟悉了。这里梳理一些在工程中其他经常用到的几种基本数据类型。包括：

•          Vec
•          Scalar
•          Point
•          Size
•          Rect
•          RotatedRect

1. Vec类

1.1 基本概念

         Vec是一个模板类，主要用于存储数值向量。

1.2 用法

（1）可用它来定义任意类型的向量

Vec<double, 8> myVector; // 定义一个存放8个double型变量的向量  

（2）使用[ ]访问Vec向量成员  

myVector[0]=0;  

 （3）可使用以下预定义的类型

typedef Vec2> Vec2b;  
typedef Vec3> Vec3b;  
typedef Vec4> Vec4b;  
typedef Vec<short, 2> Vec2s;  
typedef Vec<short, 3> Vec3s;  
typedef Vec<short, 4> Vec4s;  
typedef Vec<int, 2> Vec2i;  
typedef Vec<int, 3> Vec3i;  
typedef Vec<int, 4> Vec4i;  
typedef Vec<float, 2> Vec2f;  
typedef Vec<float, 3> Vec3f;  
typedef Vec<float, 4> Vec4f;  
typedef Vec<float, 6> Vec6f;  
typedef Vec<double, 2> Vec2d;  
typedef Vec<double, 3> Vec3d;  
typedef Vec<double, 4> Vec4d;  
typedef Vec<double, 6> Vec6d;  
//可以直接运用
Vec3b mychar;
mychar[2]='cat';
Vec6d mydata;
for(int i=0; i       mydata[i] = 20.3+18*i;  
cout<<"mydata="< 
   

（4）Vec支持的运算如下：

v1 = v2 + v3  
v1 = v2 - v3  
v1 = v2 * scale  
v1 = scale * v2  
v1 = -v2  
v1 += v2  
v1 == v2, v1 != v2  
norm(v1) (euclidean norm)//欧几里得范数
//求mydata的欧几里得范数
norm(mydata);

1.3 示例代码

（1）向量定义与元素的访问

// Vec  
     cv::Vec<double, 8>  myVector;  
     for(int i=0; i)  
          myVector[i] = i;  
     cout<<"myVector= "<endl;  
     cout<<"myVector[0]= "<0]<<endl;  
     cout<<"myVector[3]= "<3]< 
   

（2）基本运算

cv::Vec<int, 6> v1,v2,v3;  
        for(int i=0; i//v2.rows返回向量v2的行数  
                    v2[i] = i;  
                    v3[i] = i+1;  
             }  
         
        v1 = v2 + v3;  
        cout<<"v2       = "<endl;  
        cout<<"v3       = "<endl;  
        cout<<"v1=v2+v3= "<endl;  
        cout<<"v1=v2*2  = "<2<<endl;  
        cout<<"v1=-v2   = "<<-v2<<endl;  
        cout<<"v1==v2   = "<<(v1==v2)<<endl;  
        cout<<"v1!=v2   = "<<(v1!=v2)<<endl;  
        cout<<"norm(v2)= "< 
   

2. Scalar类

2.1 基本概念

Scalar是一个从Vec类引出的模板类，是一个可存放4个元素的向量，广泛用于传递和读取图像中的像素值。

2.2 用法

可使用[]访问Scalar值。或使用如下方式定义BGR三个通道的值。

cv:: Scalar( B, G, R ) 

2.3 示例代码

（1）cv::Scalar结构

cv::Scalar myScalar;  
    myScalar = cv::Scalar(0,255,0);  
    cout<<"myScalar = "<endl;  
    system("pause");  

（2）读取彩色图像像素值

彩色图像的每个像素对应三个部分：RGB三个通道。因此包含彩色图像的cv::Mat类会返回一个向量，向量中包含三个8位的数值。OpenCV为这样的短向量定义了一种类型，即我们上述的cv::Vec3b。这个向量包含三个无符号字符(unsigned character)类型的数据。

OpenCV存储通道次序为：蓝色、绿色、红色即BGR。
因此，访问彩色像素中元素的方法如下：

cv::Mat pImg = cv::imread("1.jpg",1);  
    if(!pImg.data)  
        return 0;  
    int x = 100, y = 100;  
    cv::Scalar pixel=pImg.at(x,y);  
    cout<<"B chanel of pixel is = "<0]<<endl;  
    cout<<"G chanel of pixel is = "<1]<<endl;  
    cout<<"R chanel of pixel is = "<2]<<endl;  
    system("pause");  

3. Point类

3.1 基本概念 

常用于表示2维坐标(x,y)。

3.2 用法

（1）图像坐标

对图像而言，我们可以这样定义：

cv::Point pt;  
pt.x = 10;  
pt.y = 8;  

或者：

Point pt = Point(10,8);
Point pt(10,8);

（2）或使用如下预定义：

typedef Point_<int> Point2i;  
typedef Point2i Point; //上面使用Point
typedef Point_<float> Point2f;  
typedef Point_<double> Point2d;  

可见Point_、Point2i、Point互相等价，Point_和Point2f互相等价，Point_和Point2d互相等价。

（3）基本运算

pt1 = pt2 + pt3;  
pt1 = pt2 - pt3;  
pt1 = pt2 * a;  
pt1 = a * pt2;  
pt1 += pt2;  
pt1 -= pt2;  
pt1 *= a;  
double value = norm(pt); // L2 norm  
pt1 == pt2;  
pt1 != pt2;  

3.3 示例代码

（1）设置坐标点

// Point  
    Point pt;  
    pt.x = 300;  
    pt.y = 498;  
    //或者  
    //Point  pt (300,498);  
    Scalar pix = pImg.at(pt);  
    cout<<"pix("<","<") = "< 
   

（2）各类运算

cv::Point pt1(10,20);  
    cv::Point pt2(2,3);  
    cout<<"pt1     = "<endl;  
    cout<<"pt2     = "<endl;  
    cout<<"pt1+pt2 = "<endl;  
    cout<<"pt1+=pt2= "<<(pt1+=pt2)<<endl;  
    cout<<"pt1-pt2 = "<endl;  
    cout<<"pt2*2   = "<2< 
   

4. Size类

4.1 基本概念

模板类Size可表示一幅图像或一个矩形的大小。它包含宽、高2个成员：width , height还有一个有用的面积函数area()。

4.2 用法

cv::Size size(int w, int h);  
//或者  
cv::Size size;  
size.width = w;  
size.height = h;  

4.3 示例代码

// Size  
    cv::Size size1(6,3);  
    cv::Size size2;  
    size2.width = 4;  
    size2.height = 2;  
    cv::Mat mat1(size1,CV_8UC1,cv::Scalar(0));  
    cv::Mat mat2(size2,CV_8UC3,cv::Scalar(1,2,3));  
    cout<<"mat1 = "<endl;  
    cout<"mat2 = "<endl;  
    system("pause");  

 

5. Rect类

5.1 基本概念

Rect是另一个用于定义2维矩形的模板类。它由两个参数定义：

• 矩形左上角坐标: (x,y)
• 矩形的宽和高: width, height

Rect可以用来定义图像的ROI区域。

5.2 用法

cv::Rect rect(x, y, width, height); 

5.3 示例代码

// Rect  
    cv::Mat pImg = imread("Lena.jpg",1);  
    cv::Rect  rect(180,200,200,200);//(x,y)=(180,200),w=200,height=200  
    cv::Mat  roi = cv::Mat(pImg, rect);  
    cv::Mat  pImgRect = pImg.clone();  
    cv::rectangle(pImgRect,rect,cv::Scalar(0,255,0),2);  
    cv::imshow("original image with rectangle",pImgRect);  
    cv::imshow("roi",roi);  
    cv::waitKey();  

6. RotatedRect类

6.1 基本概念

最后一个基本数据类是一种特殊的矩形称为RotatedRect。这个类通过中心点，宽度和高度和旋转角度来表示一个旋转的矩形。

6.2 用法

旋转矩形类的构造函数：

RotatedRect(const Point2f& center, const Size2f& size, float angle);  

参数：

• center：中心点坐标Point2f类型
• size：矩形的宽度和高度，Size2f类型
• angle：顺时针方向的旋转角度（单位°），float类型

6.3 示例代码

cv::Point2f center(100, 100);
	cv::Size2f size(100, 50);
	float bn = 10;
	float angle[3];
	for (int i = 0; i < 3; i++)
		angle[i] = bn+i*20;//angle=10,30,50
	for (int i = 0; i < 3; i++)
	{ 
		RotatedRect rRect(center, size, angle[i]);
		cv::Mat image(200, 200, CV_8UC3, cv::Scalar(0));
		Point2f vertices[4];
		rRect.points(vertices);
		for (int i = 0; i < 4; i++)
			line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0));
		Rect brect = rRect.boundingRect();
		rectangle(image, brect, Scalar(255, 0, 0));
		ostringstream oss;
		oss << "rectangles" << i << endl;
		imshow(oss.str(), image);
	}
	
	waitKey(0);  //system("pause")亦可

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