OpenCV数据结构和基本绘图—图像容器Mat, 数据结构，基本图像操作(5)
1.1基础图像容器 Mat
1.1.1 数字图像存储
显示场景中看到的物体是包含一个众多强度值的像素的矩阵,矩阵就是图像在数码设备中的表现形式。
1.1.2 Mat 结构的使用
Mat类：
（1）不必手动为其开辟空间；
（2）不需要时无需手动释放空间；
手动开辟空间并非必须，但它存在，多数OpenCV函数会手动的为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的Mat对象时，开辟好的空间会被重用。也就是我们使用大小正好的内存来完成任务。
Mat 是一个类，它由两部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方式，存储地址信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方式的不同，矩阵可以是不同的维度)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。
在做计算量很大的图像处理算法时，不该进行图像的复制，这会降低程序的运行速度。为了解决此类问题，OpenCV使用了引用记数机制,就是让每个Mat有自己的矩阵头，但共享同一矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址实现。拷贝构造函数则只是复制信息头和矩阵指针，而不复制矩阵。
Mat A,C; //仅创建矩阵头
A = imread("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //为矩阵开辟内存空间
Mat B(A); //拷贝构造
C = A； //幅值
上述例子，所有的Mat类对象(矩阵头不同)最终都指向同一个矩阵。
我们可以创建只引用部分数据的信息头，感兴趣区域(ROI),只需要创建包含边界的信息头：
Mat D(A, Rect(0, 0, 100, 100)); //使用矩阵定界
Mat E = A(Range:all(), Range(1,3)); //用行和列来定界
如果矩阵属于多个Mat对象，不需要时，谁来清除？
最后一个使用它的对象进行释放 通过引用记数机制来实现，复制一个Mat对象，对一次矩阵的引用。
如果想复制矩阵本身，可以使用clone(), copyTo()函数
Mat T = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);
上述改变T，G不会影响Mat信息头所指向的矩阵(A矩阵指针指向的矩阵).
总上所述：
- 赋值运算符和拷贝构造(构造函数)只复制信息头(信息头尺寸，存储方式，存储地址)；
- 使用函数clone()或copyTo()来复制一幅图像的矩阵；
1.1.3 像素值存储的方式
存储像素值需要指定颜色空间和数据类型。
颜色空间:是指针对一个给定的颜色，如何组合颜色元素以对其编码。最简单的颜色空间是灰度级空间，只处理黑色和白色，对他们组合就可产生不同程度的灰色。
颜色系统：
RGB，被显示设备采用，红绿蓝为基色，有时为了表示透明也会加入alpha(A);HSV和HLS把颜色分解为色调，饱和度，明亮。这个是描述颜色最自然的方式。YCrCb在JPEG图像格式中使用
-CIE L*a*b是一种在感知上均匀的颜色空间，它适合度量两个颜色之间的距离；
1.1.4 创建Mat对象的方法
Mat不仅是一个图像容器类，同时也是一个通用的矩阵类。
创建一个Mat对象的多种方式：
使用Mat()构造函数
最常用的方法就是使用Mat()构造函数。
Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));
cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;
CV_8UC3:CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]
Scalar(0,0,255):能使用指定的定制化值来初始化矩阵，它还可以用于表示颜色。
利用create()函数
利用Mat类中的create()函数进行Mat类的初始化的操作；
Mat M;
M.create(4,4,CV_8UC2);
cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;
对小矩阵使用逗号分割式初始化函数
Mat M = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
1.2 OpenCV中常用的数据结构和函数
1.2.1 点的表示：Point类
Point类数据表示了二维坐标系下的点，即由其图像坐标x和y指定的2D点。
Point point = Point(10,4);
OpenCV中有如下定义：
typedef Point_ Point2f;
typedef Point2i Point;
typedef Point_ point2f;
所以，Point_, Point2i, Point相互等价，Point_, Point2f相互等价。
1.2.2 颜色的表示：Scalar类
Scalar()表示具有4个元素的数组，在OpenCV中被用来大量传递像素值，如RGB颜色值。
例如：Scalar(a, b, c)
定义的RGB颜色值：红色分量为c, 绿色分量为b，蓝色分量为a;
Scalar类的源头时Scalar_类，而Scalar_类是Vec4x的一个变种，我们常用的Scalar就是Scalar_。这也解释了为什么很多函数的输入可以是Mat，也可以是Scalar;
1.2.3 矩形的表示：Rect类
Rect的类成员有x,y,width,height,分别是左上角点的坐标和矩形的宽度和高度。常用的成员函数有：Size()返回值为Size；area()返回矩形的面积；contains(Point)判断点是否在矩形内；inside(Rect)函数判断矩形是否在该矩形内；tl()返回左上角点的坐标； br()返回右下角点的坐标。如果想要求两矩形的交集和并集，可以用如下格式：
Rect rect = rect1 & rect2;
Rect rect = rect | rect2;
如果想让矩形进行平移和缩放操作，可以：
Rect rectShift = rect + point;
Rect rectScale = rect + size;
1.2.4 颜色空间的转换：cvtColor()函数
cvtColor()是OpenCV里的函数颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。
函数原型：
void cvColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0);
- 参数一：输入图像；
- 参数二：输出图像；
- 参数三：颜色空间转换的标志符；
- 参数四：目标图像的通道数，如为0，表示取原图像的通道数；
例如：
//OpenCV2版本：
cvtColor(srcImage, dstImage, CV_GRAY2BGR); //原图转灰度图
//OpenCV3版本：
cvtColor(srcImage, dstImage, COLOR_GRAY2BGR);
随着OpenCV版本的升级，cvtColor()函数对于颜色空间的种类的支持也增多。
对于颜色空间转换，OpenCV2的CV_前缀的宏命名规范，被OpenCV3中COLOR_式的宏命名前缀所取代。
1.3 基本图形的绘制
- 用于绘制直线的line函数；
- 用于绘制椭圆的ellipse函数；
- 用于绘制矩形的rectangle函数；
- 用于绘制原的circle函数；
- 用于绘制填充的多边形的fillPoly函数；
1.3.1 DrawEllipse()函数
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描述：绘制不同角度，相同尺寸的椭圆
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#define WINDOW_WIDTH 600
void DrawEllipse(Mat image, double angle)
{
int thickness = 2;
int lineType = 8;
ellipse(imaege, Point(WINDOW_WIDTH/2, WINDOW_WIDTH/2), Size(WINDOW_WHDTH/4, WINDOW_WIDTH/16),angle, 0, 360, Scalar(255, 192, 0), thickness, lineType);
}
函数解析：DrawEllipse()调用OpenCV中的ellipse函数，将椭圆回到image图像上
ellipse()函数的解析：
- 参数一：将椭圆画到image图像上；
- 参数二：椭圆中心的点；
- 参数三：椭圆位于此矩形内；
- 参数四：椭圆旋转角度为angle;
- 参数五：可扩展的弧度从0～360；
- 参数六：图形颜色Scalar(255,192,0)代表蓝色；
- 参数七：线宽(thickness)为2；
- 参数八：线形(lineType)为8(8连线型）；
1.3.2 DrawFilledCirele()函数
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描述：绘制实心圆
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void DrawFilledCircle(Mat image, Point center)
{
int thickness = -1;
int lineType = 8;
circle(image, center, WINDOW_WIDTH/32, Scalar(250, 192,0), thickness, lineType);
}
函数解析：DrawFilledCircle()函数调用OpenCV中的circle函数，将实心圆绘制到image上。
circle()函数解析：
- 参数一：将实心圆绘制到image图像上；
- 参数二：圆心坐标；
- 参数三：实心圆半径；
- 参数四：圆的颜色；
- 参数四：thickness=-1，绘制的圆是实心的；
1.3.3 DrawPolygon()函数
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描述：绘制凹多边行
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void DrawPolygon(Mat imaege)
{
int lineType = 8;
//创建一些点
Point rookPoints[1][20];
rookPoints[0][0] = Point( WINDOW_WIDTH/4, 7*WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][1] = Point( 3*WINDOW_WIDTH/4, 7*WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][2] = Point( 3*WINDOW_WIDTH/4, 13*WINDOW_WIDTH/16 );
rookPoints[0][3] = Point( 11*WINDOW_WIDTH/16, 13*WINDOW_WIDTH/16 );
rookPoints[0][4] = Point( 19*WINDOW_WIDTH/32, 3*WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][5] = Point( 3*WINDOW_WIDTH/4, 3*WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][6] = Point( 3*WINDOW_WIDTH/4, WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][7] = Point( 26*WINDOW_WIDTH/40, WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][8] = Point( 26*WINDOW_WIDTH/40, WINDOW_WIDTH/4 );
rookPoints[0][9] = Point( 22*WINDOW_WIDTH/40, WINDOW_WIDTH/4 );
rookPoints[0][10] = Point( 22*WINDOW_WIDTH/40, WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][11] = Point( 18*WINDOW_WIDTH/40, WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][12] = Point( 18*WINDOW_WIDTH/40, WINDOW_WIDTH/4 );
rookPoints[0][13] = Point( 14*WINDOW_WIDTH/40, WINDOW_WIDTH/4 );
rookPoints[0][14] = Point( 14*WINDOW_WIDTH/40, WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][15] = Point( WINDOW_WIDTH/4, WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][16] = Point( WINDOW_WIDTH/4, 3*WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][17] = Point( 13*WINDOW_WIDTH/32, 3*WINDOW_WIDTH/8 );
rookPoints[0][18] = Point( 5*WINDOW_WIDTH/16, 13*WINDOW_WIDTH/16 );
rookPoints[0][19] = Point( WINDOW_WIDTH/4, 13*WINDOW_WIDTH/16 );
const Point* ppt[1] = {rookPoints[0]};
int npt[] = {20};
fillPoly(image, ppt, npt, 1, Scalar(255, 255, 255), lineType);
}
函数解析：DrawPolygon()调用了OpenCV中的fillPoly函数，用于将多边形画到image图像上。
fillPoly()函数解析：
- 参数一：将多边形绘制到image上；
- 参数二：多边形的顶点集为ppt;
- 参数三：要绘制的多边形顶点数目npt;
- 参数四：要绘制的多边形数量为1；
- 参数五：多边形的颜色为白色；
1.3.4 DrawLine()函数
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描述：绘制线
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void DrawLine(Mat image, Point start, Point end)
{
int thickness = 1;
int lineType = 8;
line(image, start, end, thickness, lineType);
}
函数解析：DrawLine()调用OpenCV中的line()函数，用于将线段画到image图像上。
line()函数解析：
- 参数一：将线画到image图像上；
- 参数二：线段的起点坐标位置；
- 参数三：线段的结束坐标位置；
- 参数四：线宽；
- 参数五：此线段为8连通线段；
1.3.5 绘制图像
#include CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 3.6)
find_package(OpenCV 3.4 REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_executable(open 1.cpp)
target_link_libraries(open ${OpenCV_LIBS})
运行结果：
