OpenCV学习(九)之Mat基本数据结构_2

r囧r小猫 2022-08-14 04:52 185阅读 0赞

一、Mat Constructors：

C++: Mat::Mat()
    C++: Mat::Mat(int rows, int cols, int type)
    C++: Mat::Mat(Size size, int type)
    C++: Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s)
    C++: Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)
    C++: Mat::Mat(const Mat& m)
    C++: Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
    C++: Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
    C++: Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange=Range::all() )
    C++: Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)
    C++: Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false)
    C++: Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false)
    C++: template<typename T, int n> explicit Mat::Mat(const Vec<T, n>& vec, bool copyData=true)
    C++: template<typename T, int m, int n> explicit Mat::Mat(const Matx<T, m, n>& vec, bool copyData=true)
    C++: template<typename T> explicit Mat::Mat(const vector<T>& vec, bool copyData=false)
    C++: Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type)
    C++: Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type, const Scalar& s)
    C++: Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type, void* data, const size_t* steps=0)
    C++: Mat::Mat(const Mat& m, const Range* ranges)

参数解释：

ndims– 数组的维数.

rows – 2维数组中行行数

cols – 2维数组中的列数

size – 2维数组的尺寸Size(cols, rows) 或Size(width,height).在Size()构造函数中行数和列数在次序上刚好反转过来了。

sizes–指定 n 维数组形状的整数数组，表示维度的数组。

type–数组的类型。使用 CV\_8UC1，… …，创建 1-4 通道的矩阵，CV\_64FC4 或CV\_8UC(n)，… …，CV\_64FC(n)可以创建多通道 （高达 CV\_MAX\_CN 通道）矩阵。

s–个可选的初始化每个矩阵元素的参数。要在矩阵建成后将所有元素设置为特定值可以用Mat的赋值运算符Mat:operator=(const Scalar& value)。

data–指向用户数据区域的指针。矩阵构造函数传入data和step参数不分配矩阵数据。相反，它们只是初始化矩阵头指向指定的数据，这意味着没有数据的复制。此操作是很高效的，可以用来处理使用 OpenCV 函数的外部数据。外部数据不会自动释放，所以你应该小心处理它。

step – 每个矩阵行占用的字节数。如果任何值应包括每行末尾的填充字节。如果缺少此参数（设置为 AUTO\_STEP），假定没有填充和实际的步长用cols\*elemSize()计算。请参阅Mat::elemSize(),elemSize() = sizeof(type) \* channels.

step1 -- 这里需要介绍一下step1. step1 = step/elemSize1(), elemSize1() = sizeof(type), elemSize1() 返回一个通道的大小，而不是一个像素值的大小。所以step1 = cols \* channels。

steps–多维数组（最后一步始终设置为元素大小） 的情况下的 ndims-1个步长的数组。如果没有指定的话，该矩阵假定为连续。

m–分配给构造出来的矩阵的阵列（作为一个整体或部分）。这些构造函数没有复制数据。相反，指向 m 的数据或它的子数组的头被构造并被关联到m上。引用计数器中无论如何都将递增。所以，当您修改矩阵的时候，自然而然就使用了这种构造函数，您还修改 m 中的对应元素。如果你想要独立的子数组的副本，请使用 Mat::clone()。  
  
img –指向老版本的 IplImage图像结构的指针。默认情况下，原始图像和新矩阵之间共享数据。但当 copyData 被设置时，完整的图像数据副本就创建起来了。

vec–矩阵的元素构成的STL 向量。矩阵可以取出单独一列并且该列上的行数和矢量元素的数目相同。矩阵的类型匹配的向量元素的类型。构造函数可以处理任意的有正确声明的DataType类型。这意味着矢量元素不支持的混合型结构，它们必须是数据（numbers）原始数字或单型数值元组。对应的构造函数是显式的。由于 STL 向量不会自动转换为Mat实例，您应显式编写 Mat(vec)。除非您将数据复制到矩阵 （copyData = true），没有新的元素被添加到向量中，因为这样可能会造成矢量数据重新分配，并且因此使得矩阵的数据指针无效。  
  
copyData –指定STL 向量或旧型 CvMat 或 IplImage是应复制到 (true)新构造的矩阵中，还是(false) 与之共享基础数据的标志，复制数据时，使用Mat引用计数机制管理所分配的缓冲区。虽然数据共享的引用计数为 NULL，但是分配数据必须在矩阵被析构之后才可以释放。  
  
rowRange – m 的行数的取值范围。正常情况下，范围开始端是包含的，而末尾段是不包含的。使用 rowRange::all() 来取所有的行。

colRange – m 列数的取值范围。使用 colRange::all() 来取所有的列。

ranges –表示M沿每个维度选定的区域的数组。

expr – 矩阵表达式，请参见矩阵表达式。

下面添加一些函数的测试：

实验环境：VS2010 + OpenCV2.4.9.0

int main(int argc,char** argv)
    {
    	Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));
    	//Mat M;
    	//M.create(4,4,CV_8UC2);
    	cout << "M = " << endl <<" " << M << endl << endl;
    	system("pause");
    	return 0;
    }

//Define some matrices
    int main(int argc,char** argv)
    {
    	Mat E = Mat::eye(4,4,CV_64F);
    	cout << "E = " << endl <<" " << E<< endl << endl;
    
    	Mat ON  = Mat::ones(4,4,CV_32F);
    	cout << "ON = " << endl <<" " << ON << endl << endl;
    
    	Mat Z = Mat::zeros(3,3,CV_8UC1);
    	cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl;
    	system("pause");
    	return 0;
    }

//For small matrices,may use comma separated initializers
    int main(int argc,char** argv)
    {
    	Mat C = (Mat_<double>(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);
    	cout << "C = " << endl <<" " << C<< endl << endl;
    
    	//Create a new header for an existing Mat object and clone() or copyTo() it
    	Mat rowClone = C.row(1).clone();
    	cout << "rowClone = " << endl <<" " << rowClone << endl << endl;
    
    	Mat rowCopy;
    	C.row(1).copyTo(rowCopy);
    	cout << "rowCopy = " << endl <<" " << rowCopy << endl << endl;
    	
    	system("pause");
    	return 0;
    }

//random function
    int main(int argc,char** argv)
    {
    	Mat R = Mat(3,2,CV_8UC3);
    	randu(R,Scalar::all(0),Scalar::all(255));
    	cout << "R = " << endl <<" " << R << endl << endl;
    	system("pause");
    	return 0;
    }

//output
    int main(int argc,char** argv)
    {
    	//2D Point
    	Point2f P(5,1);
    	cout << "Point (2D) = " << P << endl << endl;
    
    	//3D Point
    	Point3f P3f(2,6,7);
    	cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;
    
    	//std::vector via cv::Mat
    	vector<float> v;
    	v.push_back((float)CV_PI);
    	v.push_back(2);
    	v.push_back(3.01f);
    	cout << "Vector of float via Mat = " << Mat(v) << endl << endl;
    
    	//std::vector of points
    	vector<Point2f> vPoints(20);
    	for(size_t i = 0;i < vPoints.size();i++)
    		vPoints[i] = Point2f((float)(i*5),(float)(i % 7));
    	cout << "A vector of 2D Points = " << vPoints << endl << endl;
    	system("pause");
    	return 0;
    }

下面代码是对Mat矩阵的一些基本操作函数的测试：

#include <iostream>
    #include <vector>
    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include <math.h>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main(int argc,char** argv)
    {
    	//Mat M1(3,3,CV_8UC1,Scalar(1));
    	Mat M1 = Mat::eye(3,3,CV_8U);
    	cout << "M1 = " << M1 << endl<< endl;
    
    	Mat M2 = (Mat_<int>(3,3) << 8,1,6,3,5,7,4,9,2);  //data type is not compatible
    	M2.convertTo(M2,CV_8U);  //convert to the same data type
    	//Mat M2;
    	//M2.create(3,3,CV_8U);
    	cout << "M2 = " << M2 << endl << endl;
    	
    	//matrix add
    	Mat mAdd;
    	//mAdd = M1 + M2;
    	add(M1,M2,mAdd);
    	cout << "mAdd = " << mAdd << endl << endl;
    
    	//matrix subtraction
    	Mat mSub,absSub;
    	absdiff(M1,M2,absSub);  //|M1 - M2|
    	cout << "absSub = " << absSub << endl << endl;
    	//mSub = M2 - M1;
    	subtract(M2,M1,mSub);  //M2 - M1
    	cout << "mSub = " << mSub << endl << endl;
    
    	//matrix multiply
    	Mat dotMulti,crossMulti(3,3,CV_8UC3,Scalar::all(0));
    	dotMulti = M2.mul(M1);  //dot multiply
    	cout << "dotMulti = " << dotMulti << endl<< endl;
    	//crossMulti = M3.cross(M4);	//cross multiply
    	//cout << "crossMulti = " << crossMulti << endl<< endl;
    
    	//matrix divide
    	Mat mDiv;
    	//divide(I1,I2,dst,scale,int dtype=-1); //dst=saturate_cast(I1*scale/I2);
    	divide(mSub,absSub,mDiv,1);  //dot divide
    	cout << "mDiv = " << mDiv << endl<< endl;
    
    	//matrix transpose
    	Mat transM;
    	transM = M2.t();
    	cout << "transM = " << transM << endl<< endl;
    
    	//matrix flip
    	Mat flipM;
    	//flip(I,dst,int flipCode);	//flipCode = 0是上下翻转，>0时左右翻转,<0时上下左右翻转
    	flip(transM,flipM,0);
    	cout << "flipM = " << flipM << endl<< endl;
    
    	//matrix pow
    	Mat powM;
    	pow(M2,2,powM);
    	cout << "powM = " << powM << endl<< endl;
    
    	//matrix bit - not
    	Mat bitM;
    	bitwise_not(M2,bitM);  //取反
    	cout << "bitM = " << bitM << endl<< endl;
    
    	//matrix range
    	Mat rMat = M2(Range::all(),Range(0,2));  //用矩阵M2初始化rMat，使用M2的所有行，0,1列，注意右端是开区间
    	cout << "rMat = " << rMat << endl<< endl;
    
    	//matrix setTo
    	Mat setM;
    	setM = rMat.setTo(Scalar::all(0));
    	cout << "setM = " << setM << endl<< endl;
    
    	//uchar a = M2.ptr<uchar>(1)[1];
    	uchar a = M2.at<uchar>(1,1);  //得不到值?? why?
    	cout << "a = " << a << endl;
    
    	system("pause");
    	return 0;
    }

参考博客： [OpenCV的基本数据结构][OpenCV] [OpenCV矩阵运算][OpenCV 1]

关于Mat更多细节将在后续中逐渐更新。。。

[OpenCV]: http://www.cnblogs.com/guoqiaojin/p/3176692.html
[OpenCV 1]: http://blog.sina.com.cn/s/blog_afe2af380101bqhz.html