Java 整合 OpenCV4.4 之 学习OpenCV矩阵对象基础知识教程 （二）
一、OpenCV 矩阵 基础学习
我们有多种方法可以获得现实世界的数字图像：数码相机、扫描仪、计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种。在每种情况下我们（人类）看到了什么是图像。但是，转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值。OpenCV 是一个计算机视觉库，其主要的工作是处理和操作，进一步了解这些信息。因此，你需要学习和开始熟悉它的第一件事是理解OpenCV 是如何存储和处理图像。
早期的 OpenCV 中，使用 IplImage 和 CvMat 数据结构来表示图像。IplImage和 CvMat 都是 C 语言的结构。使用这两个结构的问题是内存需要手动管理，开发者必须清楚的知道何时需要申请内存，何时需要释放内存。这个开发者带来了一定的负担，开发者应该将更多精力用于算法设计，因此在新版本的 OpenCV 中引入了 Mat 类。
新加入的 Mat 类能够自动管理内存。使用 Mat 类，你不再需要花费大量精力在内存管理上。而且你的代码会变得很简洁，代码行数会变少。但 C++接口唯一的不足是当前一些嵌入式开发系统可能只支持 C 语言，如果你的开发平台支持C++，完全没有必要再用 IplImage 和 CvMat。在新版本的 OpenCV 中，开发者依然可以使用 IplImage 和 CvMat，但是一些新增加的函数只 供了 Mat 接口。
二、Mat（矩阵）对象
Mat（矩阵）对象是OpenCV框架的核心，掌握它你可以更加得心应手地使用OpenCV。
Mat 矩阵常用的方法：
1，Mat::t，//转置矩阵
2，Mat::inv， //反转矩阵
3，Mat::mul，//执行两个矩阵按元素相乘或这两个矩阵的除法
4，Mat::cross， //计算3元素向量的一个叉乘积
5，Mat::dot， //计算两向量的点乘
6，Mat::zeros， //返回指定的大小和类型的零数组
7，Mat::ones， //返回一个指定的大小和类型的全为1的数组
8，Mat::eye， //返回一个恒等指定大小和类型矩阵
如： Mat A = Mat::eye(4, 4, CV_32F)*0.1; / / 创建4 x 4 的对角矩阵并在对角线上以0.1的比率缩小。
9，Mat::create， //分配新的阵列数据
10，Mat::resize， //更改矩阵的行数
11，Mat::total，//返回数组元素的总数
12，Mat::isContinuous，//返回矩阵是否连续
13，Mat::elemSize， //返回矩阵元素大小 （以字节为单位）
14，Mat::elemSize1， //以字节为单位返回每个矩阵元素通道的大小
15，Mat::type，//返回一个矩阵元素的类型
16，Mat::depth， //返回一个矩阵元素的深度
17，Mat::channels， //返回矩阵通道的数目
18，Mat::step1， // 返回矩阵归一化迈出的一步
19，Mat::size，//为矩阵的大小
20，Mat::empty， //如果数组有没有 elemens，则返回 true
21，Mat::ptr， //返回指定矩阵行的指针
22，Mat::at， //返回对指定数组元素的引用
23，Mat::begin， //返回矩阵迭代器，并将其设置为第一矩阵元
24，Mat::end， //返回矩阵迭代器，并将其设置为 最后元素之后（after-last）的矩阵元三、Mat对象构造函数
常用的构造函数有:
Mat::Mat()
无参数构造方法;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type)
创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像;
Mat::Mat(Size size, int type)
创建大小为 size，类型为 type 的图像;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s)
创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化为值 s;
Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)
创建大小为 size，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化为值 s;
Mat::Mat(const Mat& m)
将 m 赋值给新创建的对象，此处不会对图像数据进行复制，m 和新对象共用图像数据;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像，此构造函数不创建图像数据所需内存，而是直接使用 data 所指内存，图像的行步长由 step指定。
Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
创建大小为 size，类型为 type 的图像，此构造函数不创建图像数据所需内存，而是直接使用 data 所指内存，图像的行步长由 step 指定。
Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange)
创建的新图像为 m 的一部分，具体的范围由 rowRange 和 colRange 指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与 m 共用图像数据;
Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)
创建的新图像为 m 的一部分，具体的范围 roi 指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与 m 共用图像数据。
这些构造函数中，很多都涉及到类型 type。type 可以是 CV_8UC1，CV_16SC1，...，CV_64FC4 等。里面的 8U 表示 8 位无符号整数，16S 表示 16 位有符号整数，64F表示 64 位浮点数(即 double 类型);C 后面的数表示通道数，例如 C1 表示一个通道的图像，C4 表示 4 个通道的图像，以此类推。四、单通道矩阵
一、矩阵：
1、一维矩阵：矩阵里的元素的坐标是x
2、二维矩阵：矩阵里的元素的坐标是(x,y)
3、三维矩阵：矩阵里的元素的坐标是(x,y,z)
二、通道：
1、单通道：每个坐标点有1个值，即矩阵的一个元素(一个像素点)由1个值构成
2、双通道：每个坐标点有2个值，即矩阵的一个元素(一个像素点)由2个值构成
要创建一个每个“点”只有一个通道的简单矩阵，通常用到Mat类中以下三个静态函数中的一个：zeros，eye，ones。
通过表可以更清楚地看到这三个函数的用途。
五、通过例子实现3个静态函数
前三个Mat 例子简单地显示了加载每个像素为单通道的Mat对象的三种方法，以及第四个 mat3 加载每个像素包含三个通道的Mat对象的一种方法。
public static void main(String[] args) {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat mat = Mat.eye(3,3,CvType.CV_8UC1);
out.println("mat = ");
out.println(mat.dump());
Mat mat1 = Mat.zeros(3,3,CvType.CV_8UC1);
out.println("mat1 = ");
out.println(mat1.dump());
Mat mat2 = Mat.ones(3,3,CvType.CV_8UC1);
out.println("mat2 = ");
out.println(mat2.dump());
// 每个像素包含三个通道
Mat mat3 = Mat.zeros(1,1,CvType.CV_8UC3);
out.println("mat3 = ");
out.println(mat3.dump());
}
}
在许多情况下，你可能并不会从头创建矩阵，而是从文件中加载图像。