OpenCV的Mat类用于获取图像信息的常用属性与方法

前言：

Mat是OpenCV的最基本的类型，他有很多常见的属性和方法，可以获取这张图片的基本信息，帮助我们更好地理解图片，本文做了一个简单的小结，并说明了一些常见的易错点。

一、Mat对象常见的属性以及方法一览

cout << image.cols << endl;         //相片的列数，一共有多少列，对应width
cout << image.rows << endl;         //相片的行数，一共有多少行，对应height
cout << image.dims << endl;         //相片的维度，这里都是二维
 
cout << image.type() << endl;       //16,其实是CV_8U3，即8位无符号三通道
cout << image.total() << endl;      //156500  总共有多少个元素，即rows*cols
cout << image.channels() << endl;   //相片的通道数，可能是1、3、4

//几个需要特别注意的方法，在下面一个一个说明

cout << image.step << endl;         //1500
cout << image.step1() << endl;      //1500
cout << image.elemSize() << endl;   //3
cout << image.elemSize1() << endl;  //1
cout << typeid(image.data).name() << endl;

1、type()方法

该方法返回的是一个int类型的整数，表示的是每一个像素（i,j）的数据类型，常见的比如：

CV_8U：8位单通道无符号，即灰度图像，返回的是0
CV_8UC3：8位三通道无符号，即常见的RGB图像，返回的是16
CV_32FC3：32位浮点数三通道，返回的是21

等等
2、elemSize1()方法

每一个像素位置（i,j）处单个通道所占用的字节数，是以字节byte为单位的。

CV_8U：8位单通道无符号，即灰度图像，只有一个通道，它为1byte
CV_8UC3：8位三通道无符号，即常见的RGB图像，每一个通道是8bit，依然为1byte
CV_32FC3：32位浮点数三通道，每一个通道是32位，所以为4byte
等等

3、elemSize()方法

每一个像素位置（i,j）处所有通道所占用的字节数，是以字节byte为单位的。

CV_8U：8位单通道无符号，即灰度图像，只有一个通道，它为1byte
CV_8UC3：8位三通道无符号，即常见的RGB图像，每一个通道是8bit，有三个通道，所以为3byte
CV_32FC3：32位浮点数三通道，每一个通道是32位，即4byte，一共有三个通道所以是 12byte

等等
注意：elemSize() 和elemSize1()的区别。

4、step属性

这个属性表示的是图片每一行的字节数，一字节byte为单位，

单通道8位灰度图：由于每一个像素只有一个通道，且为8位，即1字节，所以 step=1cols；
三通道8位RGB图：由于每一个像素包含三个通道，每一个通道为1字节，所以一个像素占3字节，所以step=3cols；
对于三通道32位浮点数：即上面的CV_32FC3，每一个像素有三个通道，每一个通道占用32位即4字节，所以每一个像素占用34字节，所以step=34*cols。

5、step1()方法

这个是最容易出错的，step1()=step/elemSize1()

二、Mat类的元素高效遍历方法
Mat类的元素便利有很多的方法，但是油的方法比较慢，这里提供一种高校的元素遍历方法，即通过image.data指针来实现。

2.1 data指针到底是什么意思

需要特别注意的是，

data指针指向的是Mat的首元素的指针，即位置(0,0)处的指针，它是将每一个像素点当成一个一维数组，然后指向这个数组的首元素，如果是单通道，则这个一位数组只有一个元素，如果是三通道，则这个一维数组是三个元素；
而且无论图像是什么类型，他总是返回的是unsigned char * 指针类型,即uchar类型，所以需要注意类型转换。
（1）对于单通道灰度图

//8位单通道，每个像素仅仅占用 1 byte
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
    uchar * pixel = a.data + i * a.step;  //将指针移动到每一行的开始
	for (int j = 0; j < 5; j++)
	{
		cout << pixel[0] << endl;  //单通道只有一个元素
        pixel+=1;   //将指针移动到下一列
	}
	cout << endl;
}

（2）对于三通道RGB图像

//8位单通道，每个像素仅仅占用 1 byte
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
    uchar * pixel = a.data + i * a.step;  //将指针移动到每一行的开始
	for (int j = 0; j < 5; j++)
	{
		cout << pixel[0] << endl;  //三通道第一个元素
        cout << pixel[1] << endl;  //三通道第二个元素
        cout << pixel[2] << endl;  //三通道第三个元素
 
        pixel+=3;   //将指针移动到下一列的首元素
	}
	cout << endl;
}

（3）对于三通道32位浮点数，即CV_32FC3

//8位单通道，每个像素仅仅占用 1 byte
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
    float * pixel = (float *)a.data + i * a.step/4;  //将指针移动到每一行的开始需要转换，为什么需要除以4，一定要弄清楚它的本质
	for (int j = 0; j < 5; j++)
	{
		cout << pixel[0] << endl;  //三通道第一个元素
        cout << pixel[1] << endl;  //三通道第二个元素
        cout << pixel[2] << endl;  //三通道第三个元素
 
        pixel+=3;   //将指针移动到下一列的首元素
	}
	cout << endl;
}

两个需要注意的点：

（1）第一：什么时候需要除以一个数，这取决于每一个像素的每一个通道占用几个字节

 float * pixel = (float *)a.data + i * a.step/4; 

（2）第二：什么时候加1，什么时候加3，这取决于相片的通道数目

pixel+=3;