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《计算机视觉算法：基于OpenCV的计算机应用开发》 —2.5　理解Mat类

华章计算机发表于 2020/02/15 13:33:47 2020/02/15

【摘要】本节书摘来自华章计算机《计算机视觉算法：基于OpenCV的计算机应用开发》一书中第2章，第2.5.1节，作者是［伊朗］　阿明·艾哈迈迪·塔兹赫孔迪（Amin Ahmadi Tazehkandi），陈靖　杨欣　译。

2.5　理解Mat类

参考上一章对计算机视觉中图像的描述，任何一个图像实际上都是一个给定宽度、长度、颜色通道数量和深度的矩阵。基于此描述，我们可以说OpenCV Mat类能用来处理图像数据，而且它支持图像所需的所有属性，比如宽度和高度。事实上，Mat类是一个n维数组，用来存储任意给定数据类型的单通道或多通道数据，并且它包含了大量成员和方法，以多种方式创建、修改或操作这些数据。

本节我们将通过实际范例和代码示例来学习Mat类中一些最重要的成员和方法。

OpenCV C++ Mat类在Python版本中的等价类并不是原生的OpenCV类，而是被表示为 numpy.ndarray的数据类型。NumPy是一个Python库，包括了大量数值算法和数学运算方法，并且支持大型的多维数组和矩阵。在Python版本中使用numpy.ndarray数据类型的原因，是它提供了C++版本OpenCV Mat类所需成员和方法的最佳替代品（如果不完全相同的话）。完整的numpy.ndarray所支持的成员和方法列表请参考NumPy说明文档。

2.5.1　创建一个Mat对象

基于不同的初始化要求，Mat类包含大约20种不同的构造函数来创建类实例。让我们通过示例来看看最常用的构造函数。

创建一个Mat对象（或者类的实例），宽度1920，高度1080，包含32位浮点数表示的3个颜色通道，如下所示：

注意，Mat构造函数中的type参数可被看成一种特殊类型的参数，也就是一个包含深度、数据类型和颜色通道数的常量。格式如下：

<depth>可以用8、16、32或64来替换，它表示用于存储像素中每个元素的二进制数据位数。每个像素所占用的实际位数可以通过计算这个数值和颜色通道数（就是<channels>）的乘积来得到。最后，<type>可以用U、S或F来替换，U表示无符号整数，S表示有符号整数，F表示浮点数。例如，可用以下代码，分别创建宽800且高600的标准灰度图像和彩***像。注意，二者唯一的不同之处是颜色通道数，深度和数据类型参数都用8位无符号整数表示：

你可以用以下构造函数来创建一个宽度为W、高度为H的8位无符号3通道RGB图像，然后用R、G和B的颜色值初始化所有元素：

注意，OpenCV中颜色的默认存储顺序是BGR（而不是RGB），这意味着B和R交换了位置。如果我们的目标是在程序运行时的某个时间点显示处理过的图像，这一点尤其重要。

因此，前面的代码中正确的scalar初始化方法应该如下：

如果我们需要创建一个高维Mat对象，可以按如下方法。注意，在下面的例子中一个7维的Mat对象被创建。sizes数组提供了每一维的大小，高维Mat中的每一个元素被称为hdm，它包含32位浮点数的双通道：

用C++向量也可以实现相同的功能，方法如下：

类似地，我们可以使用另外的Scalar参数来初始化Mat对象中所有的数值。注意，Scalar中的数值个数必须与通道数一致。例如，初始化上述的7维Mat对象中的所有元素，我们需要用到下面的构造函数：

Mat类允许我们使用已经存在的图像数据进行初始化。使用这个构造函数，你可以使Mat类中的data指针所指向的数据相同。注意，这个构造函数并不是创建了一个初始化数据的完整拷贝，而是使创建的Mat对象的指针指向了它的地址。这就能非常高效地初始化和构造Mat类，但是有一个特别明显的缺点是在不再需要该类时要注意内存清理，所以在使用这个构造函数时要格外小心：

注意，与前面的构造函数及其初始化不同，这里的data类型不是Scalar，而是指向一块内存的指针，所指向的内存含有一个1920×1080像素的三通道图像数据。这种用指针指向内存空间的初始化Mat对象方法同样适用于高维的Mat类。

最后一种构造函数类型，同时也是Mat类中最重要的构造函数之一，被称为感兴趣区域（Region Of Interest，ROI）构造函数。此构造函数用另一个Mat对象中的一个区域来初始化Mat对象。让我们用一个例子来说明。假设你有一个图像，你想对图像中的特定区域，或者说ROI，进行修改。你可以使用下面的构造函数来创建一个可访问ROI的Mat类，而且对该区域的任何更改都会影响到原始图像的相同区域。我们用下面的代码来实现：