[OpenCV学习笔记2][Mat数据类型和操做]

时间  2019-11-13
标签 opencv 学习 笔记 mat 数据 类型 繁體版
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[Mat数据类型和基本操做]

®.运行环境：Linux（RedHat+OpenCV3.0）ios

1.Mat的做用：

Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组。可以用来保存实数或复数的向量、矩阵，灰度或彩色图像，立体元素，点云，张量以及直方图（高维的直方图使用SparseMat保存比较好）。简而言之，Mat就是用来保存多维的矩阵的。c++

2.Mat的常见属性：

  • data：  

       uchar类型的指针，指向Mat数据矩阵的首地址。能够理解为标示一个房屋的门牌号；数组

  • dims： 

        Mat矩阵的维度，若Mat是一个二维矩阵，则dims=2，三维则dims=3，大多数状况下处理的都是二维矩阵，是一         个平面上的矩阵。安全

 

        能够理解为房屋是一个一层的平房，三维或更多维的则是多层楼房；数据结构

  • rows：

        Mat矩阵的行数。可理解为房屋内房间行数；函数

  • cols： 

        Mat矩阵的列数。可理解为房屋内房间列数；布局

  • size()：

        首先size是一个结构体，定义了Mat矩阵内数据的分布形式，数值上有关系式：spa

 

         image.size().width==image.cols;        image.size().height==image.rows                                                      .net

         能够理解为房屋内房间的总体布局，这其中包括了房间分别在行列上分布的数量信息；指针

  • channels()：

        Mat矩阵元素拥有的通道数。例如常见的RGB彩色图像，channels==3；而灰度图像只有一个灰度份量信息，             channels==1。

 

        能够理解为每一个房间内放有多少床位，3通道的放了3张床，单通道的放了1张床；

  • depth： 

        用来度量每个像素中每个通道的精度，但它自己与图像的通道数无关！depth数值越大，精度越高。在                 Opencv中，Mat.depth()获得的是一个0~6的数字，分别表明不一样的位数，对应关系以下：                            

 

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

        其中U是unsigned的意思，S表示signed，也就是有符号和无符号数。

        能够理解为房间内每张床能够睡多少人，这个跟房间内有多少床并没有关系；

  • elemSize：

        elem是element(元素)的缩写，表示矩阵中每个元素的数据大小，若是Mat中的数据类型是CV_8UC1，那么             elemSize==1；若是是CV_8UC3或CV_8SC3，那么elemSize==3；若是是CV_16UC3或者CV_16SC3，那么             elemSize==6；即elemSize是以8位（一个字节）为一个单位，乘以通道数和8位的整数倍；

 

        能够理解为整个房间能够睡多少人，这个时候就得累计上房间内全部床位数（通道）和每张床的容纳量了；

  • elemSize1：

        elemSize加上一个“1”构成了elemSize1这个属性，1能够认为是元素内1个通道的意思，这样从命名上拆分后就很         容易解释这个属性了：表示Mat矩阵中每个元素单个通道的数据大小，以字节为一个单位，因此有： 

 

        eleSize1==elemSize/channels；

  • step：

        能够理解为Mat矩阵中每一行的“步长”，以字节为基本单位，每一行中全部元素的字节总量，是累计了一行中所           有元素、全部通道、全部通道的elemSize1以后的值；

 

  • step1()： 

       以字节为基本单位，Mat矩阵中每个像素的大小，累计了全部通道、全部通道的elemSize1以后的值,因此有：

 

        step1==step/elemSize1；

  • type：

        Mat矩阵的类型，包含有矩阵中元素的类型以及通道数信息，type的命名格式为CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)，全部取值以下：

 

 

3.矩阵的构造、初始化、释放

注：一、在程序的最开始加上： using namespace cv;  二、把Mat改成 cv::Mat  （因为本人不会C++全部开始有点没明白如何使用函数）

建立Mat类的方式：1.构造函数   2.create()函数建立对象3.从已有的数据源初始化

1.构造函数

 Mat::Mat()
无参数构造方法；

Mat::Mat(int rows, int cols, int type)
建立行数为 rows，列数为col，类型为type的图像；

Mat::Mat(Size size, int type)
建立大小为 size，类型为type的图像；

Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s)
建立行数为rows，列数为col，类型为type的图像，并将全部元素初始化为值s；

Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)
建立大小为 size，类型为type的图像，并将全部元素初始化为值s

Mat::Mat(const Mat& m)
将 m 赋值给新建立的对象，此处不会对图像数据进行复制， m 和新对象共用图像数据；

Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
建立行数为 rows，列数为col，类型为type的图像，此构造函数不建立图像数据所需内存，而是直接使用data所指内存，图像的行步长由step指定。

Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
建立大小为 size，类型为type的图像，此构造函数不建立图像数据所需内存，而是直接使用data所指内存，图像的行步长由step指定。

Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange)
建立的新图像为 m 的一部分，具体的范围由 rowRange 和 colRange 指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操做，新图像与m共用图像数据；

Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)
建立的新图像为 m 的一部分，具体的范围 roi 指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操做，新图像与m共用图像数据。

type的类型有CV_8UC1，CV_16SC1，…，CV_64FC4等。里面的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（即double类型）；C后面的数表示通道数，例如C1表示一个通道的图像，C4表示4个通道的图像，以此类推。


若是你须要更多的通道数，须要用宏CV_8UC(n)，例如：Mat M(3,2, CV_8UC(5));//建立行数为3，列数为2，通道数为5的图像

 

计算机视觉中，图像的读取是图像处理的基础，图像就是一系列像素值，OpenCV使用数据结构cv::Mat来存储图像。cv::Mat是一个矩阵类，矩阵中每个元素都表明一个像素，对于灰度图像，像素用8位无符号数，0表示黑色，255表示白色。对于彩色像素而言，每一个像素须要三位这样的8位无符号数来表示，即三个通道（R,G,B），矩阵则依次存储一个像素的三个通道的值，而后再存储下一个像素点。

 

cv::Mat中，

cols表明图像的宽度（图像的列数），

rows表明图像的高度（图像的行数），

step表明以字节为单位的图像的有效宽度，

elemSize返回像素的大小，

channels（）方法返回图像的通道数，

total函数返回图像的像素数。

像素的大小 = 颜色大小（字节）*通道数，

好比：

三通道short型矩阵（CV_16SC3）的大小为2*3 = 6，

三通道Byte型矩阵（CV_8UC3）的大小为1*3= 3，像素的channels方法返回图像的通道数，total函数返回图像的像素数。

RGB图像的颜色数目是256*256*256，本文对图像进行量化，缩减颜色数目到256的1/8（即32*32*32）为目标，分别利用一下几种方法实现，比较几种方法的安全和效率。

 

方法一：使用Mat的成员函数ptr<>()

cv::Mat中提供ptr函数访问任意一行像素的首地址，特别方便图像的一行一行的横向访问，若是须要一列一列的纵向访问图像，就稍微麻烦一点。可是ptr访问效率比较高，程序也比较安全，有越界判断。

 

[cpp]  view plain  copy
 
  1. int nl = image.rows; //行数    
  2. int nc = image.cols * image.channels();  
  3. for (int j = 0; j<nl; j++)  
  4. {  
  5.     uchar* data = image.ptr<uchar>(j);  
  6.     for (int i = 0; i<nc; i++)  
  7.     {  
  8.         data[i] = data[i] / div*div + div / 2;  
  9.     }  
  10. }  

 

 

 

 

方法二：使用迭代器遍历图像

cv::Mat一样有标准模板库（STL），可使用迭代器访问数据。

用迭代器来遍历图像像素，可简化过程下降出错的机会，比较安全，不过效率较低；若是想避免修改输入图像实例cv::Mat，可采用const_iterator。iterator有两种调用方法，cv::MatIterator_<cv::Vec3b>it;cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it;中间cv::Vec3b是由于图像是彩色图像，3通道，cv::Vec3b能够表明一个像素。

 

[cpp]  view plain  copy
 
  1. cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();  
  2. cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();  
  3. for (; it != itend; ++it)  
  4. {  
  5.     (*it)[0] = (*it)[0] / div*div + div / 2;  
  6.     (*it)[1] = (*it)[1] / div*div + div / 2;  
  7.     (*it)[2] = (*it)[2] / div*div + div / 2;  
  8. }  

 

 

 

方法三：使用Mat的成员函数at<>()

cv::Mat也是向量，可使at方法取值，使用调用方法image.at<cv::Vec3b>(j,i)，at方法方便，直接给i，j赋值就能够随意访问图像中任何一个像素，其中j表示第j行，i表示该行第i个像素。可是at方法效率是这3中访问方法中最慢的一个，因此若是遍历图像或者访问像素比较多时，建议不要使用这个方法，毕竟程序的效率仍是比程序的可读性要重要的。下面是完整的调用方法，其运行时间在下面会介绍。

 

[cpp]  view plain  copy
 
  1. for (int j = 0; j< image.rows; j++)  
  2. {  
  3.     for (int i = 0; i< image.cols; i++)  
  4.     {  
  5.         image.at<cv::Vec3b>(j, i)[0] = image.at<cv::Vec3b>(j, i)[0] / div*div + div / 2;  
  6.         image.at<cv::Vec3b>(j, i)[1] = image.at<cv::Vec3b>(j, i)[1] / div*div + div / 2;  
  7.         image.at<cv::Vec3b>(j, i)[2] = image.at<cv::Vec3b>(j, i)[2] / div*div + div / 2;  
  8.     } // end of line                       
  9. }  



 

注意：使用at函数时，应该知道矩阵元素的类型和通道数，根据矩阵元素类型和通道数来肯定at函数传递的类型,使用的是Vec3b这个元素类型，他是一个包含3个unsigned char类型向量。之因此采用这个类型来接受at的返回值，是由于，咱们的矩阵im是3通道，类型为unsigned char类型

 

完整实例：

 

[cpp]  view plain  copy
 
    1. #include <iostream>    
    2. #include < opencv.hpp>    
    3. using namespace cv;  
    4. using namespace std;  
    5.   
    6. int main()  
    7. {  
    8.     //新建一个uchar类型的3通道矩阵  
    9.     Mat img(5, 3, CV_8UC3, Scalar(50,50,50));  
    10.     cout << img.rows << endl; //5  
    11.   
    12.     cout << img.cols << endl;  //3  
    13.   
    14.     cout << img.channels() << endl;  //3  
    15.   
    16.     cout << img.depth() << endl;  //CV_8U  0  
    17.   
    18.     cout << img.dims << endl;  //2  
    19.   
    20.     cout << img.elemSize() << endl;    //1 * 3,一个位置，三个通道的CV_8U  
    21.     cout << img.elemSize1() << endl;   //1  
    22.       
    23.     cout << img.size[0] << endl;   //5  
    24.     cout << img.size[1] << endl;   //3  
    25.   
    26.     cout << img.step[0] << endl;   //3 * ( 1 * 3 )  
    27.     cout << img.step[1] << endl;   //1 * 3  
    28.   
    29.     cout << img.step1(0) << endl;  //3 * 3  
    30.     cout << img.step1(1) << endl;  //3  
    31.   
    32.     cout << img.total() << endl;   //3*5  
    33.   
    34.     //--------------------------------------          地址运算         --------------------------------//  
    35.     for (int row = 0; row < img.rows; row++)  
    36.     {  
    37.         for (int col = 0; col < img.cols; col++)  
    38.         {  
    39.             //[row, col]像素的第 1 通道地址被 * 解析(blue通道)  
    40.             *(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col) += 15;  
    41.   
    42.             //[row, col]像素的第 2 通道地址被 * 解析(green通道)  
    43.             *(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col + img.elemSize1()) += 15;  
    44.   
    45.             //[row, col]像素的第 3 通道地址被 * 解析(red通道)  
    46.             *(img.data + img.step[0] * row + img.step[1] * col + img.elemSize1() * 2) += 15;  
    47.         }  
    48.     }  
    49.     cout << img << endl;  
    50.     //--------------------------------------          Mat的成员函数at<>( )         --------------------------------//  
    51.     for (int row = 0; row < img.rows; row++)  
    52.     {  
    53.         for (int col = 0; col < img.cols; col++)  
    54.         {  
    55.             img.at<Vec3b>(row, col) = Vec3b(0, 0, 0);  
    56.         }  
    57.     }  
    58.     cout << img << endl;  
    59.     //--------------------------------------         使用Mat的成员函数ptr<>()         --------------------------------//  
    60.     for (int row = 0; row < img.rows; row++)  
    61.     {  
    62.         // data 是 uchar* 类型的, m.ptr(row) 返回第 row 行数据的首地址  
    63.         // 须要注意的是该行数据是按顺序存放的,也就是对于一个 3 通道的 Mat, 一个像素3个通道值, [B,G,R][B,G,R][B,G,R]...   
    64.         // 因此一行长度为:sizeof(uchar) * m.cols * m.channels() 个字节   
    65.         uchar* data = img.ptr(row);  
    66.         for (int col = 0; col < img.cols; col++)  
    67.         {  
    68.             data[col * 3] = 50;     //第row行的第col个像素点的第一个通道值 Blue  
    69.           
    70.             data[col * 3 + 1] = 50; // Green  
    71.           
    72.             data[col * 3 + 2] = 50; // Red  
    73.         }  
    74.     }  
    75.     cout << img << endl;  
    76.   
    77.     Vec3b *pix(NULL);  
    78.     for (int r = 0; r < img.rows; r++)  
    79.     {  
    80.         pix = img.ptr<Vec3b>(r);  
    81.         for (int c = 0; c < img.cols; c++)  
    82.         {  
    83.             pix[c] = pix[c] * 2;  
    84.         }  
    85.     }  
    86.     cout << img << endl;  
    87.     //--------------------------------------         使用Mat的成员函数ptr<>()         --------------------------------//   
    88.     MatIterator_<Vec3b> it_im, itEnd_im;  
    89.     it_im = img.begin<Vec3b>();  
    90.     itEnd_im = img.end<Vec3b>();  
    91.     for(; it_im != itEnd_im; it_im++)  
    92.     {  
    93.         *it_im = (*it_im) * 2;  
    94.     }  
    95.     cout << img << endl;  
    96.       
    97.     cvWaitKey();  
    98.     return 0;  
    99.   }
时间：2018.1.21.1.41{失眠夜总结OpenCV吧想起了一段话送给本身}{Can not force others to love themselves only to make themselves worthy of love ,and the rely on fate.}@晚安  Liu在身边                  27
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