OpenCV Mat的总结

Posted 2020-11-30 xmr183729

一.数字图像的储存

数字图像存储时，我们存储的是图像中像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。

2.Mat的储存

1.OPENCV1基于C接口定义的图像存储格式Ipllmage*,直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成

内存泄漏。

二.从OPENCV2开始，使用Mat类储存图像，具有以下优势：

(1)图像的内存分配和释放由Mat类自动管理

(2)Mat类由两部分数据组成：矩阵头（包含矩阵尺寸、储存方法、储存地址等）和一个指向储存所有

像素值的矩阵（根据所选储存方法不同，矩阵可以是不同的维数）的指针。Mat在进行赋值和拷贝时，

只赋值矩阵头，而不是赋值矩阵，提高效率。如果矩阵属于多个Mat对象,则通过引用计数来判断，当

最后一个使用它的对象，则负责释放矩阵。

(3)可以使用clone和copyTo函数，不仅复制矩阵头还复制矩阵。

三.Mat创建

1.使用Mat构造函数

Mat test(2,2,CV_8UC3,Scalar(0，0，255))；

2、使用Mat构造函数2

int sizes[3] = {2,2,2};

Mat test(3,sizes,CV_8UC3,Scalar::all(0));

3、为已存在的IplImage指针创建信息头

IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg",1);

Mat test(img);

4、利用create函数

Mat test;

test.create(4,4,CV_8UC2);

5、采用Matlab形式的初始化方式

（1）Mat me = Mat::eye(4,4,CV_64F);

（2）Mat mo = Mat::ones(2,2,CV_32F);

（3）Mat mz = Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);

注：元素类型，即CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]

四、Mat中相关成员的意义

1.data

Mat对象的一个指针，指向存放矩阵数据的内存（uchar* data）

2.dims

矩阵的维度，3*4的矩阵维度为2维，3*4*5的矩阵维度为3维

3.channels

矩阵通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数，常见的红绿蓝彩色图像就是3通道图像

4.depth

深度，即每一个像素的位数，就是个每个通道的位数。

在opencv的Mat.depth()中得到的是一个0 – 6的数字，分别代表不同的位数：

enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }，

可见 0和1都代表8位， 2和3都代表16位，4和5代表32位，6代表64位。

5.elemSize

矩阵中每个元素的大小，每个元素包含channels个通道。

如果Mat中的数据的数据类型是CV_8U那么elemSize = 1；是CV_8UC3那么elemSize = 3，

是CV_16UC2那么elemSize = 4。

6.elemSize1

矩阵中数据类型的大小，即elemSize/channels,也就是depth对应的位数

7.step

是一个数组，定义了矩阵的布局，参考下图

 

若矩阵有n维，则step数组大小为n

step[n-1] = elemSize(每个矩阵元素的数据大小)

step[n-2] = size(1维)*elemSize

step[n-3] = size(2维)*size(1维)*elemSize

...

step[0] = size(n-1维)*size(n-2维)*...size(1维)*elemSize

 

8、step1

step1也是一个数组，为step/elemSize1，若矩阵有n维，则step1[n-1] = channels。

 

9、type

矩阵元素的类型，即创建Mat时传递的类型，例如CV_8UC3、CV_16UC2等。