1--我们知道Mat是一个图像容器类,这个数据结构由两部分组成:
1--矩阵头--即class Mat类所实例化的类对象所开辟的空间里面存储的数据---就是这个矩阵的信息,当我们以
Mat object;这样声明类对象的时候,也仅仅是创建了一个Mat的信息头,并没有创建矩阵体,也就是说,我们并
没有给将要存储的图像开辟相应的空间
2--矩阵头--包含:
1--矩阵的尺寸----比如---class Mat这个类中的----数据成员rows,cols---就可以指定图像的尺寸
2--存储方法------对应---各种Mat的构造函数
3--存储地址
4--和一个指向----存储所有像素值的矩阵的----指针
2--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。
3--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
递图像是家常便饭的事情.同时,不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图形处理算法,因此,除非万不得已,我们不应该
拷贝大的图像,因为这会降低程序的速度
4--为了搞定这个问题,OpenCv使用---引用计数机制,其思路就是让每个Mat对象有自己的信息头,但共享一个矩阵。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:
1--信息头
2--矩阵指针
而不拷贝矩阵.
/*********************************************************************************************
程序功能:
Mat基本图像容器Mat对象信息头,矩阵体的创建,深复制,浅复制详解
编写环境:
OpenCv2.4.8+VS2010
地点时间:
陕西师范大学 2016.4.25
作者信息:
九月
**********************************************************************************************/
/********************************【头文件.命名空间包含部分】***********************************/
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
#define MAT_INFO_HEADER_SIZE "Mat图像容器类信息头所占内存空间的大小----->"
#define WINDOW_SRC_NAME "【原始图像】"
#define WINDOW_DST_NAME "【复制构造函数图像】"
#define WINDOW_ASSIGN_NAME "【赋值图像】"
#define WINDOW_ROI_NAME "【ROI原图像部分数据】"
#define WINDOW_RANGE_NAME "【Range指定的图像数据部分】"
/*****************************************【main()函数】**************************************/
int main(int argc,char** argv)
{
/****
* 在这里需要说明的一点是,C++中类对象的定义和java中对象的定义是有巨大区别的:
*【1】C++中,当定义一个类的对象时,就为其分配了类的存储空间---说的通俗一点,就是说C++中,当用
* 一个类去定义一个类对象时,其实就是将类---进行了实例化,产生了一个类的----具体实例
*【2】而java中,类对象的定义和类对对象的实例化是分开进行的:
* 【1】Person lili---类对象的定义---开辟了一个四个字节的空间----lili这个类对象其实相当于
* C++中的一个对象指针,此时并没有产生类的---具体实例
* 【2】Java中只能手动的,用new关键字去实例化一个类的对象,如下所示:
* lili=new Person();
****/
//【1】只创建了信息头部分
Mat src,assign;
//【2】我们在这里测试一下,Mat信息头所占内存空间的大小
cout<<MAT_INFO_HEADER_SIZE<<sizeof(src)<<"字节"<<endl;
//【3】在这里,为矩阵开辟了内存空间---这相当于---矩阵体
src=imread("D:\\scenery.png",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
//【4】显示图片
imshow(WINDOW_SRC_NAME,src);
//【5】使用拷贝构造函数,只复制矩阵的信息头-----典型的浅复制
Mat dst(src);
assign=src;
//【6】显示图片
imshow(WINDOW_DST_NAME,dst);
imshow(WINDOW_ASSIGN_NAME,assign);
/****
*【1】通过上述代码的结果可知.所有的Mat对象最终都指向了一个也是唯一的一个----数据矩阵。虽然它们的
* 信息头不同,但是通过任何一个对象对图像矩阵所做的改变也会影响其它对象
*【2】实际上,不同的Mat类对象,只是访问相同数据的不同途径而已
****/
/****
*【1】这里介绍一个比较厉害的功能:你可以创建只引用---图像矩阵部分数据---的信息头。比如想要创建一个
* 感兴趣的区域(ROI),你只需要创建包含边界信息的信息头
*【2】实例如下所示:
* Mat dstROI(src,Rect(0,0,100,100))
* Mat dstROI_1(Range:all(),Range(1,3))
****/
//【7】使用一个矩形,定义ROI区域
Mat dstROI(src,Rect(0,0,200,200));
//【8】创建窗口+显示图像
namedWindow(WINDOW_ROI_NAME,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(WINDOW_ROI_NAME,dstROI);
//【9】用行rows和列cols截取原图指定区域的图像
//【10】指定的src图像的区域包括图像的所有行和从第0列到第199列
//【11】Mat Mat::operator()( Range _rowRange, Range _colRange ) const----为src对象的子数组创建
//新的信息头,底下的相当于src.colRange()
Mat dstRange=src(Range::all(),Range(0,200));
namedWindow(WINDOW_RANGE_NAME,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(WINDOW_RANGE_NAME,dstRange);
/**
*【1】现在你也许会问,如果矩阵属于多个Mat对象,那么当不在需要它时,谁来负责清理呢?答案是: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,当一个头被释放后,这个计数减一;当计数为零时,矩阵会被清理。
*【2】在这块我们通过Mat src这样的方法创建的类对象都是----类的静态对象,在程序运行的过程中,这样的对象
* 占用的空间的分配和释放的时间点是固定的
***/
/**
*【1】但是,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),这时你可以用---深复制---函数:
* Mat clone() const;
* void copyTo( OutputArray m ) const;
* void copyTo( OutputArray m, InputArray mask ) const;
**/
Mat dstDeep1=src.clone();
Mat dstDeep2;
src.copyTo(src);
//【12】经过深复制后,这时,我们再改变,就再也不会影响原图像了
//【13】比如说,我们现在将图像中的所有元素都置为白色
//【14】存取彩色图像的像素
for(int i=0;i<dstDeep1.rows;i++)
{
for(int j=0;j<dstDeep1.cols;j++)
{
dstDeep1.at<Vec3b>(i,j)[0]=255;//蓝色通道
dstDeep1.at<Vec3b>(i,j)[1]=255;//红色通道
dstDeep1.at<Vec3b>(i,j)[2]=255;//绿色通道
}
}
imshow("【原始图像】",src);
imshow("【经过深复制处理过后的图像】",dstDeep1);
waitKey(0);
}
现在,总结一下,我们需要记住的是:
1--OpenCv函数中输出图像的内存分配是自动完成的(如果不是特别指定的话)
2--使用OpenCv的C++接口时,不需要考虑内存释放问题
3--复制运算符和拷贝构造函数只拷贝---信息头
4--使用函数clone()或者copyTo()来拷贝一副图像的矩阵


