opencv在android平台下的开发【2】-图像容器 Mat

图像在计算机中就是一堆点的数值，按顺序存储构成矩阵，opencv提供了一个 Mat 类来管理图像矩阵。

Mat类由两部分组成：

• 矩阵头：包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息。
• 图像矩阵指针：指向存储全部像素值的矩阵的指针。

为何不直接在Mat中直接存储图像矩阵？

由于opencv处理对象时图片和视频，数据量都比较大，因此opencv采起的方法时，只在内存中保持一份图像矩阵，Mat类中只保持一个指向该内存的指针，达到图像矩阵共享的目的，节省存储资源的消耗。

另外，在作处理时不少方法牵涉到Mat对象复制操做，，对图像矩阵的操做都是比较重量级的，若是Mat对象中持有图像矩阵，那复制操做处理的数据就会很大，耗时很长，影响算法性能。采用持有矩阵头+图像矩阵指针的方式，在复制时，只须要复制矩阵头和指针便可，效率很高。

须要注意的时，多个Mat对象指向同一个图像矩阵时，某个Mat对象对图像矩阵的操做也会影响其余Mat对象。

图像矩阵何时被释放？

opencv采用引用计数的方式管理图像矩阵的释放，即每当新的Mat对象指向图像矩阵时，矩阵的计数器就会增长，Mat对象再也不指向该矩阵时，矩阵的计数器就减小，当计数器达到零时，矩阵就会被释放。

如何存储图像像素值

如何存储图像像素值涉及两个方面：颜色空间、使用的数据类型。

• 颜色空间：对一个给定的颜色，如何组合颜色元素以对该颜色进行编码。
  • 灰度空间：最简单的颜色空间，只处理黑色和白色，对它们进行组合能够产生不一样程度的灰色；
  • 彩色图像颜色空间：把颜色分红三个或者四个基元素，经过组合基元素能够产生全部的颜色。
    • RGB:是最经常使用的一种颜色空间，基色是红色、绿色和蓝色，有时为了表示透明颜色也会加入第四个元素 alpha (A)。
    • HSV和HLS：把颜色分解成色调、饱和度和亮度/明度。这是描述颜色更天然的方式，好比能够经过抛弃最后一个元素，使算法对输入图像的光照条件不敏感。
    • YCrCb：JPEG图像格式中普遍使用。
    • CIE Lab*是一种在感知上均匀的颜色空间，它适合用来度量两个颜色之间的距离。
• 数据类型：颜色元素的数据类型，决定控制颜色显示的精度。最小的数据类型是 char ，占一个字节或者8位，能够是有符号型（0到255之间）或无符号型（-127到+127之间）。尽管使用三个 char 型元素已经能够表示1600万种可能的颜色（使用RGB颜色空间），但若使用float（4字节，32位）或double（8字节，64位）则能给出更加精细的颜色分辨能力。但同时也要切记增长元素的尺寸也会增长了图像所占的内存空间。

Mat对象建立

opencv提供了不少Mat对象的建立方法，能够控制图像矩阵的维度、存储元素的数据类型和通道数、初始值。

• 维度：二维时直接传入行列数；多维时，传入维度数、个维度尺寸组成的数据。
• 数据类型：CV_（每一个项目的位数）（有符号或无符号）（类型前缀）（通道数）。
• 初始值：初始元素值结构体，用来指定元素每一个通道的值。

//4行 3列 8位无符号Char型 3通道 元素通道默认值为（0，0，255）
        Mat mat = new Mat(4, 3, CvType.CV_8UC3, new Scalar(0, 0, 255));
复制代码

注意：opencv的java sdk里面好像不支持建立多维（大于2维）Mat，因此有相关需求的仍是采用jni的方式直接调用opencv的C/C++方法。

其余还有不少灵活方便的Mat建立方法，这里再也不赘述，请参考官方文档