openCV - 3. Mat对象

Mat对象与IplImage对象、Mat对象使用、Mat定义数组

Mat对象与IplImage对象

• Mat对象OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。分了两个部分，头部与数据部分
• IplImage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配与管理内存，对大的程序使用它容易导致内存泄漏问题

Mat对象构造函数与常用方法

常用方法：

void copyTo(Mat mat)
void convertTo(Mat dst, int type)
Mat clone()
int channels()
int depth()
bool empty();
uchar* ptr(i=0)

Mat对象使用

• 部分复制：一般情况下只会复制Mat对象的头和指针部分，不会复制数据部分

  Mat A = imread(imgFilePath);
  Mat B(A)  // 只复制
  

• 完全复制：如果想把Mat对象的头部和数据部分一起复制，可以通过如下两个API实现

  Mat F = A.clone(); 或 Mat G; A.copyTo(G);

Mat对象使用 - 四要点

1. 输出图像的内存是自动分配的
2. 使用OpenCV的C++接口，不需要考虑内存分配问题
3. 赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分
4. 使用clone与copyTo两个函数实现数据完全复制

Mat对象创建

• cv::Mat::Mat 构造函数 例：Mat M(2,2,CV_8UC3, Scalar(0,0,255))
  其中前两个参数分别表示 行(row) 跟 列(column);第三个CV_8UC3中的8表示每个通道占8位、U表示无符号、C表示Char类型、3表示通道数目是3; 第四个参数是向量表示初始化每个像素值是多少，向量长度对应通道数目一致

• 创建多维数组 cv::Mat::create

  int sz[3] = {2,2,2};     // 将一个长度为3、元素为2的数组当做第二个参数传入
  Mat  L(3,sz, CV_8UC1, Scalar::all(0));
  

• cv::Mat::create实现

  Mat M;
  M.create(4, 3, CV_8UC2);
  M = Scalar(127,127);
  cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;
  uchar* firstRow = M.ptr(0);
  printf("%d", *firstRow);
  

定义小数组

Mat C = (Mat_(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);     
cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;

演示代码

#include  
#include  
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** args) {
  // 载入图片
	Mat image = imread("D:/test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	if (image.empty()) {
		cout << "could not find the image resource..." << std::endl;
		return -1;
}
	namedWindow("My Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("My Image", image);

	Mat M;
	M.create(4, 3, CV_8UC2);
	M = Scalar(127,127);
	cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;
	uchar* firstRow = M.ptr(0);
	printf("%d\n", *firstRow);

	Mat C = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, 
                                -1, 5, -1, 
                                 0, -1, 0);
	cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;

	waitKey(0);
	return 0;
}