opencv的mat赋值_Mat - 基本图像容器

Mat¶

在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存(memory)中存放图像，当时采用名为 IplImage 的C语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。但这种方法必须接受C语言所有的不足，这其中最大的不足要数手动内存管理，其依据是用户要为开辟和销毁内存负责。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题，但一旦代码开始变得越来越庞大，你需要越来越多地纠缠于这个问题，而不是着力解决你的开发目标。

幸运的是，C++出现了，并且带来类的概念，这给用户带来另外一个选择：自动的内存管理(不严谨地说)。这是一个好消息，如果C++完全兼容C的话，这个变化不会带来兼容性问题。为此，OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口，利用自动内存管理给出了解决问题的新方法。使用这个方法，你不需要纠结在管理内存上，而且你的代码会变得简洁(少写多得)。但C++接口唯一的不足是当前许多嵌入式开发系统只支持C语言。所以，当目标不是这种开发平台时，没有必要使用 旧 方法(除非你是自找麻烦的受虐狂码农)。

关于 Mat ，首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放。但手动地做还是可以的：大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的 Mat 对象时，开辟好的矩阵空间会被重用。也就是说，我们每次都使用大小正好的内存来完成任务。

基本上讲 Mat 是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头(包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)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数个数量级。因此，当在程序中传递图像并创建拷贝时，大的开销是由矩阵造成的，而不是信息头。OpenCV是一个图像处理库，囊括了大量的图像处理函数，为了解决问题通常要使用库中的多个函数，因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法，因此，除非万不得已，我们不应该拷贝 大 的图像，因为这会降低程序速度。

为了搞定这个问题，OpenCV使用引用计数机制。其思路是让每个 Mat 对象有自己的信息头，但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。而拷贝构造函数则 只拷贝信息头和矩阵指针 ，而不拷贝矩阵。

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6Mat A, C; // 只创建信息头部分

A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里为矩阵开辟内存

Mat B(A); // 使用拷贝构造函数

C = A; // 赋值运算符

以上代码中的所有Mat对象最终都指向同一个也是唯一一个数据矩阵。虽然它们的信息头不同，但通过任何一个对象所做的改变也会影响其它对象。实际上，不同的对象只是访问相同数据的不同途径而已。这里还要提及一个比较棒的功能：你可以创建只引用部分数据的信息头。比如想要创建一个感兴趣区域( ROI )，你只需要创建包含边界信息的信息头：

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2Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle

Mat E = A(Range:all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries

现在你也许会问，如果矩阵属于多个 Mat 对象，那么当不再需要它时谁来负责清理？简单的回答是：最后一个使用它的对象。通过引用计数机制来实现。无论什么时候有人拷贝了一个 Mat 对象的信息头，都会增加矩阵的引用次数；反之当一个头被释放之后，这个计数被减一；当计数值为零，矩阵会被清理。但某些时候你仍会想拷贝矩阵本身(不只是信息头和矩阵指针)，这时可以使用函数 clone() 或者 copyTo() 。

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3Mat F = A.clone();

Mat G;

A.copyTo(G);

现在改变 F 或者 G 就不会影响 Mat 信息头所指向的矩阵。总结一下，你需要记住的是

OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的(如果不特别指定的话)。

使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。

赋值运算符和拷贝构造函数( ctor )只拷贝信息头。

使用函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝一副图像的矩阵。