C++ opencv之图像对象的创建与赋值
文章目录
- 一、引入
- 二、克隆与拷贝
- 三、创建图像
一、引入
首先我们来看一下Mat 的基本结构
其中数据部分为像素的值的一个集合，头部就是包含图像的一个属性，比如大小、宽高、类型、通道数等等。
在对他进行赋值操作的时候，只是相当于把内存的指针重新指向了原来的数据，本质上还是同一个DataBlock,当进行克隆或者拷贝操作的时候，就会把这个Mat中所有的数据复制一份，以供使用。
二、克隆与拷贝
还是跟以前一样，采用多文件调用的方式。声明函数的demo放在quickopencv.h文件里，实现放在quickdemo.cpp文件里,后续用到的时候只显示quickdemo.cpp中的代码。
test.cpp
#include quickopencv.h:
#pragma once
#include #include 这里显示出m1,m2的图片，从图片的角度来看是没有区别的。
我们来看一下函数原型：
首先是copyto：
void copyTo( OutputArray m ) const;
参数一：目标矩阵（输出的图片）。
如果在操作之前没有适当的大小或类型，则重新分配。
下来是clone：
inline Mat Mat::clone() const
{
Mat m;
copyTo(m);
return m;
}
clone 函数我们可以先看一下它的定义，它是一个内联函数，返回值为 Mat，函数体部分调用的还是 copyTo() 函数。
区别为：
clone是把所有的都复制过来，也就是说不论你是否设置Roi,Coi等影响copy的参数，clone都会原封不动的克隆过来。
copy就不一样，只会复制ROI区域等。
用clone复制之后，源图像在内存中消失后，复制的图像也变了，而用copy复制，源图像消失后，复制的图像不变。
三、创建图像
首先我们来创建一个空白图像：
void QuickDemo::Mat_creation_Demo(Mat &image)
{
Mat m3 = Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8UC1);//8位unsigned char类型的单通道矩阵
std::cout << m3 << std::endl;
}
这里顺道介绍一下CV_8UC1中各项参数的含义：
1、bit_depth：比特数，有代表8bite\16bite\32bite\64bite
8表示你所创建的储存图片的Mat对象中，每个像素点在内存空间所占的空间大小8bite。
2、S|U|F
S: signed int，即有符号整型。
U: unsigned int，即无符号整型。
F: float，单精度浮点型。
3、
若为1：grayImg灰度图像，即单通道图像。
若为2：RGB彩色图像，即3通道图像。
若为3：带Alpha通道的RGB彩色图像，即4通道图像。
将上述的代码修改一下：
void QuickDemo::Mat_creation_Demo(Mat &image)
{
Mat m3 = Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8UC3);//8位unsigned char类型的3通道矩阵
std::cout << m3 << std::endl;
}
可以看出原矩阵从8×8变为了24×8，因为原来是单通道，而现在为3通道，代表着每个像素点包含了三个像素值，可以说明图像在Mat上面真正的宽度等于通道数乘以Mat定义矩阵的宽度，那么怎么获取宽度呢？
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat m3 = Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8UC3);
std::cout << "width: " << m3.cols << "height: " << m3.rows << "channels: " << m3.channels() << std::endl;
}
可以看出 宽度为8，高度为8，通道数为3 ，真正的宽度为宽度乘以通道数即24。
上面创建的是每个通道都为0的图，也可以创建通道都为1的图：
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat m3 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC1);
std::cout << m3 << std::endl;
}
上面的图是单通道，每个通道都为1的图，那么每个通道都为1的图能用在三通道的情况吗，答案是不可以，我们来看输出结果：
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat m3 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);
std::cout << m3 << std::endl;
结果就是每个像素点的第一个通道为1，其余通道都为0.
zeros 和ones就是我们常用的两个初始化方法。
其实我们也可以对m3赋值，来改变他的第一个通道的值。
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat m3 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);
m3 = 127;
std::cout << m3 << std::endl;
结果就是每一个像素点第一个值变为127了。
那如何将每个通道的值都赋值为127呢？
加上这一句代码：
m3=Scalar(127, 127, 127);
输出结果为：
可以看到结果为 每个像素的三个通道都被赋值为127。
我们可以把我们创建的图像显示出来：
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat m3 = Mat::zeros(Size(400, 400), CV_8UC3);
m3=Scalar(255, 0, 0);
std::cout << "width: " << m3.cols <<" "<< "height: " << m3.rows << " " << "channels: " << m3.channels() << std::endl;
imshow("创建图像", m3);
}
一个宽度高度都为400，通道数为3 的图像。
这里我们再次用到clone
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat m3 = Mat::zeros(Size(400, 400), CV_8UC3);
m3=Scalar(255, 0, 0);
std::cout << "width: " << m3.cols <<" "<< "height: " << m3.rows << " " << "channels: " << m3.channels() << std::endl;
Mat m4=m3;
m4=Scalar(0,0,255);
imshow("创建图像", m3);
}
输出结果为：
因为我们这里把m3赋值给m4了，所以对m4进行操作，也就是对m3进行操作，所以输出m3输出就是红色。
我们再来试一下clone
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat m3 = Mat::zeros(Size(400, 400), CV_8UC3);
m3=Scalar(255, 0, 0);
std::cout << "width: " << m3.cols <<" "<< "height: " << m3.rows << " " << "channels: " << m3.channels() << std::endl;
Mat m4=m3.clone();
m4=Scalar(0,0,255);
imshow("创建图像", m3);
}
可以看出来，这里我们用m4克隆m3,再去操作m4，再去输出m3就还是以前的m3。
再来试一下copyto
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat m3 = Mat::zeros(Size(400, 400), CV_8UC3);
m3=Scalar(255, 0, 0);
std::cout << "width: " << m3.cols <<" "<< "height: " << m3.rows << " " << "channels: " << m3.channels() << std::endl;
Mat m4;
m3.copyTo(m4);
m4 = Scalar(0, 0, 255);
imshow("m3", m3);
imshow("m4", m4);
}
可以看到，m3.copyTo(m4)，m4 = Scalar(0, 0, 255)，复制操作过后，输出m3,m4，m4为红色图像，但是对m3是没有影响的，依旧跟上面代码中设定的一样，为蓝色图。
最后再来输出一个矩阵：
void QuickDemo::Mat_creation_Demo()
{
Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) <<
0, 1, 0,
1, 2, 3,
4, 5, 6);
std::cout << "kernel:"<< std:: endl;
std::cout << kernel<<std::endl;
}
这篇博客就讲这么多吧，主要是图像对象的创建与赋值的知识。
加油吧，阿超没有蛀牙！