OpenCV基础篇之Mat数据结构

程序及分析

/*
 * FileName : MatObj.cpp
 * Author   : xiahouzuoxin @163.com
 * Version  : v1.0
 * Date     : Thu 15 May 2014 09:12:45 PM CST
 * Brief    : 
 * 
 * Copyright (C) MICL,USTB
 */
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main(void)
{
    /*
     * Create Mat
     */
    Mat M(2,2,CV_8UC3, Scalar(0,0,255));
    cout << "M=" << endl << " " << M << endl << endl;

    /*
     * Matlab style
     */
    Mat E = Mat::eye(4,4,CV_64F);
    cout << "E=" << endl << " " << E << endl << endl;
    E = Mat::ones(4,4,CV_64F);
    cout << "E=" << endl << " " << E << endl << endl;
    E = Mat::zeros(4,4,CV_64F);
    cout << "E=" << endl << " " << E << endl << endl;


    /*
     * Convert IplImage to Mat
     */
    IplImage *img = cvLoadImage("../test_imgs/Lena.jpg");
    Mat L(img);
    namedWindow("Lena.jpg", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    imshow("Lena.jpg", L);
    waitKey(0);

    /*
     * Init Mat with separated data
     */
    Mat C = (Mat_<int>(3,3) << 0,1,2,3,4,5,6,7,8);
    cout << "C=" << endl << " " << C << endl << endl;


    return 0;
}

1. Mat是OpenCV最基本的数据结构，Mat即矩阵（Matrix）的缩写，Mat数据结构主要包含2部分：Header和Pointer。Header中主要包含矩阵的大小，存储方式，存储地址等信息；Pointer中存储指向像素值的指针。我们在读取图片的时候就是将图片定义为Mat类型，其重载的构造函数一大堆，

   class CV_EXPORTS Mat
   {
   public:
       //! default constructor
       Mat();
       //! constructs 2D matrix of the specified size and type
       // (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
       Mat(int _rows, int _cols, int _type);
       Mat(Size _size, int _type);
       //! constucts 2D matrix and fills it with the specified value _s.
       Mat(int _rows, int _cols, int _type, const Scalar& _s);
       Mat(Size _size, int _type, const Scalar& _s);
   
       //! constructs n-dimensional matrix
       Mat(int _ndims, const int* _sizes, int _type);
       Mat(int _ndims, const int* _sizes, int _type, const Scalar& _s);
   
       //! copy constructor
       Mat(const Mat& m);
       //! constructor for matrix headers pointing to user-allocated data
       Mat(int _rows, int _cols, int _type, void* _data, size_t _step=AUTO_STEP);
       Mat(Size _size, int _type, void* _data, size_t _step=AUTO_STEP);
       Mat(int _ndims, const int* _sizes, int _type, void* _data, const size_t* _steps=0);
   
       //! creates a matrix header for a part of the bigger matrix
       Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange=Range::all());
       Mat(const Mat& m, const Rect& roi);
       Mat(const Mat& m, const Range* ranges);
       //! converts old-style CvMat to the new matrix; the data is not copied by default
       Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);
       //! converts old-style CvMatND to the new matrix; the data is not copied by default
       Mat(const CvMatND* m, bool copyData=false);
       //! converts old-style IplImage to the new matrix; the data is not copied by default
       Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);
   
       ......
       }
   

   要了解如何初始化Mat结构，就应该了解它的构造函数，比如程序中的第一初始化方式调用额就是

   Mat(int _rows, int _cols, int _type, const Scalar& _s);
   

   这个构造函数。

   IplImage*是C语言操作OpenCV的数据结构，在当时C操纵OpenCV的时候，地位等同于Mat，OpenCV为其提供了一个接口，很方便的直接将IplImage转化为Mat，即使用构造函数

   Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);
   

   上面程序中的第二种方法就是使用的这个构造函数。

2. 关于Mat数据复制：前面说过Mat包括头和数据指针，当使用Mat的构造函数初始化的时候，会将头和数据指针复制（注意：只是指针复制，指针指向的地址不会复制），若要将数据也复制，则必须使用copyTo或clone函数

   

3. Mat还有几个常用的成员函数，在之后的文章中将会使用到：

   //! returns true iff the matrix data is continuous
   // (i.e. when there are no gaps between successive rows).
   // similar to CV_IS_MAT_CONT(cvmat->type)
   bool isContinuous() const;
   

   这了解上面的函数作用前，得了解下OpenCV中存储像素的方法，如下，灰度图（单通道）存储按行列存储，

   

   三通道RGB存储方式如下，每列含有三个通道，

   

   为了加快访问的速度，openCV往往会在内存中将像素数据连续地存储成一行，isContinus()函数的作用就是用于判断是否连续存储成一行。存储成一行有什么好处呢？给定这行的头指针p，则只要使用p++操作就能逐个访问数据。

   因此当判断存放在一行的时候，可以通过数据指针++很容易遍历图像像素：

   long nRows = M.rows * M.channels();  // channels()也是Mat中一个常用的函数，用于获取通道数（RGB=3，灰度=1）
   long nCols = M.cols;
   uchar *p = M.data;  // 数据指针
   if(M.isContinuous())
   {
       nCols *= nRows;
       for (long i=0; i < nCols; i++) {
           *p++ = ...; // 像素赋值或读取操作
       }       
   }
   

   请注意以上几个常用的Mat成员遍历和函数：

   M.row; // 返回图像行数
   M.nCols;  // 返回图像列数
   M.channels();  //返回通道数
   M.isContinuous(); // 返回bool类型表示是否连续存储
   

4. 更多关于Mat的信息请参考安装目录下的include/opencv2/core.hpp文件

效果

左边是矩阵的一些操作输出结果，右边的图是通过IplImage *结构读入，转换为Mat后显示结果。