openCV学习（一）——Mat类详解

学习目标：

熟知Mat类，能够创建、赋值，了解其成员函数和常见的运算操作。

---

学习内容：

1. Mat类的概述
2. Mat类的创建
3. Mat类的成员函数说明
4. Mat常见的矩阵操作

---

一、Mat类的概述

1.Mat类有两个数据部分:矩阵头（包含矩阵的大小，存储方法和存储地址等）和一个指针，指向包含像素值的矩阵地址。矩阵头的存储空间是常数，矩阵本身的尺寸随着图像大小改变。

2.矩阵的拷贝、赋值运算符通常只赋值矩阵头和矩阵指针，但不是矩阵本身，即采用浅拷贝来提高效率

---

二、Mat类的创建

1.构造方法

 

Mat img(3,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255))

 创建一个Mat类型的变量img，它是一个3行2列的矩阵，元素是8位无符号整数且有三个通道，初始化为Scalar(0,0,255）即红色图像。

• Mat类中type类型，CV_8UC1，CV_16SC3，CV_64FC4，其中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，C表示通道数，C1表示一个通道的图像，即灰度图，C4表示4个通道的图像。
• openCV中用Scalar(0,255,0)表示颜色，默认颜色顺序为BGR。

2.create()

使用create创建Mat对象时不能初始化。

Mat img;
img.create(3,2,CV_8UC1)

3.直接赋值

m = (Mat_(2,3) << 1,2,3,4,5,6); // 直接赋值 

4.浅拷贝

矩阵相互赋值，只创建矩阵头，共享数据部分。

Mat img1( img );    //img和myMat共享图像数据
Mat myMat= img1;   //仅创建头部分，共享数据部分

5.深拷贝

使用clone()和copyTo()实现深拷贝

Mat img = myMat.clone()
Mat G;
img.copyTo(G);

6.使用eye()、ones()、zeros()初始化Mat

Mat A = Mat:: eye(4,4,CV_64F) //初始化为对角矩阵
Mat B = Mat:: ones( 2, 2, CV_8U)  //所有元素初始化为1
Mat C = Mat:: zeros( 3, 3, CV_8UC1)  //所有元素初始化为0

---

三、Mat类的成员函数

• col(int i)  //获取第i列数据，返回也是Mat类型
• row(int j)  //获取第j行数据，返回也是Mat类型
• size()  //矩阵尺寸[rows, cols]
• total()  //rows* cols，而非矩阵元素数
• channels()  //图像通道数
• rowRange()和colRange() // 读取连续几行或者几列
• m.rowRange(2,4)
• 遍历像素函数at()
• 格式为：myMat.at(i, j) 获取矩阵第i行第j列的元素
• 获取矩阵行首元素指针ptr()，格式为mymat.ptr(i)  指向第i行首元素的指针
• m.isContiuous()每一行是否连续存储的。

四、Mat常见的运算操作

设为A，B为Mat类型，s是Scalar类型，a是一个实数。下面列出关于Mat的常用运算：

• 矩阵加减： A+B，A-B，A+s，A-s，s+A，s-A,-A.
• 矩阵乘以实数： A*a，a*A
• 逐元素乘除： A.mul(B)，A/B，a/A
• 矩阵乘法： A*BmaxVal; Point minPos,m
• 矩阵倒置： A.t()
• 矩阵的逆： A.inv()
• 矩阵比较： A comp B，A comp a，a comp A。这里comp包括 >， >=，==，!=，<=，<。得出的结果是一个单通道8位的矩阵，元素的值为255或0。
• 矩阵位操作： A logic B， A logic s，s logic A。这里logic包括：&，|，^
• 向量的差乘和内积： A.cross(B)，A.dot(B);

以上方法均为Mat的内部方法，可以直接调用。