Mat类的介绍与图像的读写

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1. Mat类的介绍

opencv2.x采用全行的图像数据结构Mat。Mat结构不需要我们为其手动开辟空间，也不需要立即释放存储空间，Mat类能够自动管理内存。Mat类由矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵真的指针构成。Mat类表示一个n维的密集数值单通道或多通道数组，它可用于存储实数或负数值的向量和矩阵/灰度或彩色图像/体素/向量场/点云/张量/直方图等。

Mat类代码如下：

class CV_EXPORTS Mat
{
public:
	// 标志位
	int flags;
	// 数组的维数
	int dims;
	// 行数和列数
	int rows, cols;
	// 指向实际存储数据的指针
	uchar* data;
	// 指针的引用计数器，当阵列指向用户分配的数据时，指针为零
	int* refcount;
}

矩阵的头是一个固定大小的结构，而它所指向的数据存储于data指针指向的内存空间。

2. Mat类的构造函数与使用

Mat::Mat()	无参构造函数
Mat::Mat(int rows, cols)	创建行数为rows，列数为cols，类型为type的图像
Mat::Mat(Size size, int type)	创建大小为size，类型为type的图像
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scaler& s)	创建行数为rows，列数为cols，类型为type的图像，并将图像所有元素初始化为s
Mat::Mat(Size size, int type, const Scaler& s)	创建大小为size，类型为type的图像，并将所有元素初始化为s
Mat::Mat(const Mat& m)	将m复制给新创建的对象，此处并不会对象相数据进行复制，二者公用图像数据，即二者的data指针指向同一个地方

这里的type是用来指定图像的数据类型和同道数，常用的type由下表列出

type类型	含义
CV_8UC1	单通道图像，每个像素为8位无符号数
CV_16SC1	单通道图像，每个像素点为16位有符号数
CV_64FC3	3通道图像，每个像素点数据类型为64位浮点数

Mat使用举例

#include <iostream>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;

int main()
{
    cv::Mat image1;
    cv::Mat image2(6, 6, CV_8UC1);
    cv::Mat image3(cv::Size(7, 7), CV_8UC3);
    cv::Mat image4(8, 8, CV_32FC2, cv::Scalar(1, 3));
    cv::Mat image5(cv::Size(9, 9), CV_8UC3, cv::Scalar(1,2,3));
    cv::Mat image6(image2);

    std::cout << "image1" << endl;
    std::cout << image1 << std::endl;
    std::cout << "image2" << endl;
    std::cout << image2 << std::endl;
    std::cout << "image3" << endl;
    std::cout << image3 << std::endl;
    std::cout << "image4" << endl;
    std::cout << image4 << std::endl;
    std::cout << "image5" << endl;
    std::cout << image5 << std::endl;
    std::cout << "image6" << endl;
    std::cout << image6 << std::endl;

    return 0;
}

3. Mat的一些常用成员函数

函数	功能
Mat::row	创建一个具有指定了矩阵头中函数的参数的矩阵
Mat::col	创建一个具有指定了矩阵头中列数的参数的矩阵
Mat::rowRange	为指定的行span创建了一个新的矩阵头，可取指定行区间元素
Mat::colRange	为指定的列span创建一个矩阵头，可取指定的列区间元素
Mat::clone	创建一个数组及其基础数据的完整副本
Mat::copyTo	把矩阵复制到另一个矩阵中
Mat::convertTo	在缩放或不缩放的情况下转换成另一种数据类型
Mat::channels	返回矩阵的通道数
Mat::empty	如果数组中没有元素，则返回真
Mat::at	返回对指定数据元素的引用

举例：

#include <iostream>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat Image1( 10, 8, CV_8UC1, Scalar(5) );
    cout << "Image1 row: " << Image1.rows << endl;
    cout << "Image1 col: " << Image1.cols << endl;

    cout << Image1.rowRange(1, 3) << endl;
    cout << Image1.colRange(2, 4) << endl;

    Mat Image2( 8, 8, CV_32FC2, Scalar(1, 5) );
    Image2.create( 10, 10, CV_8UC3 );
    cout << "Image2 channels: " << Image2.channels() << endl;
    Image2.convertTo( Image2, CV_32F );
    cout << "Image2 depth: " << Image2.depth() << endl;

    Mat Image3 = Mat::zeros( Image2.rows, Image2.cols, CV_8UC1 );
    Image1.row(4) = Image1.row(5) * 2;
    cout << Image1 << endl;

    Mat Image4 = Image1.col(4);
    cout << Image4 << endl;

    Image1.col(1).copyTo(Image4);
    cout << Image4 << endl;

    return 0;
}

4. 图像的读写与显示

opencv提供了类似MATLAB中相类似的imread/imwrite/imshow等函数，具体情况如下

Mat imread( const string& filename, int flags=1 )

imread用于读取图像
filename: 图像名
flags：表示读取图像的颜色类型，默认参数为1，函数返回3通道图像。参数flags有如下几种常用设置方式：

flags	含义
CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTY	返回图像真正的位宽（16bit或者32bit），否则返回8bit
CV_LOAD_IMAGE_COLOR	返回单色图像
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE	返回通道图像
<0	不对图像进行通道转换
0	返回单通道图像
>0	强制返回3通道图像

bool imwrite( const string& filename, InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>() )

filename：写入文件的格式及文件扩展名
img：表示待写入的图像数据
params：表示文件格式的一些信息

读写图像举例

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像数据
    Mat src_image = imread("./android.jpg");

    // 判断是否读取成功
    if ( src_image.empty() )
    {
        return -1;
    }

    Mat src_gray;

    // rgb2gray
    cvtColor(src_image, src_gray, COLOR_RGB2GRAY);

    imwrite("src_gray.png", src_gray);
    imshow("src_gray", src_gray);

    Mat blur_dst_image;

    // 图像均值滤波
    blur( src_gray, blur_dst_image, Size(5, 5), Point(-1, -1) );
    imshow("blur_dst_image", blur_dst_image);

    // 均值滤波后的图像写如到本地硬盘
    imwrite("blur_dst_image.png", blur_dst_image);
    waitKey(0);

    return 0;
}