图像容器Mat

一幅图片（数字图像）是一个像素点矩阵

刚开始的OpenCV，一直是C语言，也就是需要手动管理内存，必须release掉，否则会内存泄露

2.0时代以后，引入了C++类概念，广义上可以自动内存管理

Mat类：（1）不必手动开辟空间（2）不必再不需要时立即释放空间

Mat类由两部分数据组成：

1. 矩阵头（矩阵尺寸+存储方法+存储地址）
2. 指向存储所有像素值得矩阵的指针

为了解决传递图像时需要复制矩阵、降低程序的速度等问题，OpenCV使用了引用计数机制。（共享同一矩阵，有各自信息头）

      Mat A, C;//仅创建信息头
      A = imread("my.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //开辟矩阵空间
      Mat B(A); //拷贝构造函数
      C = A; //赋值运算符
  
 

如果要对某个区域进行提取。 也只需要创建包含边界信息的信息头

      Mat D(A, Rect(10,10,100,100)); // 使用矩形边界界定
      Mat E = A（Range:all(), Range(1,3)）;//使用行和列界定
  
 

如果确实想复制矩阵本身

Mat F = A.clone()；

Mat G；

A.copyTo（G）；

像素值存储方法

通常用三个或四个基元素来表示颜色。有时为了表示 透明色，会加入第四个元素alpha(A)

颜色系统分类：

• RGB， 最常用
• HSV    HLS  将颜色分为色调、饱和度、亮度/明度
• YCrCb 在 JPEG图像格式中广泛使用
• CIE      L*a*b* 是一种感知上均匀的颜色空间，用来度量两个颜色的距离

创建Mat对象的多种方法

预备知识：这里解释下形如CV_8UC3 的意思。
形如：  CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]
那么 CV_8UC3 表示使用8位的unsigned char类型，每个像素由三个元素组成三通道。

      /*
      功能：新建Mat类的几种方法
      */
      #include <opencv2/core/core.hpp> 
      #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
      #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 
      #include <iostream>
      using namespace std;
      using namespace cv;
      int main()
      {
     	//方法1：创建无初始化矩阵
      	Mat image1;
     	//方法二：创建4行6列类型为8位单通道矩阵
     	Mat image2(4, 6, CV_8UC1);
     	//方法三：创建大小为4×3类型为8位3通道矩阵；为3行4列，每三个数为一组。
     	Mat image3(Size(4, 3), CV_8UC3);
     	//方法四：创建一个用1+3j填充的2×4复矩阵；为2行4列，每两个数为一组。
     	Mat image4(2, 4, CV_32FC2, Scalar(1, 3));
     	//方法五：创建大小为5×3类型为8位3通道矩阵；为3行5列，每三个数为一组。
     	Mat image5(Size(5, 3), CV_8UC3, Scalar(1, 2, 3));
     	//方法六：将image2赋值给image6，共用数据对象
     	Mat image6(image2);
     	//方法七：将image2赋值给image6，克隆
      	Mat image7 = image2.clone();
     	//方法八：将image2赋值给image6，复制。注意：方法六、七、八、这三种复制的方法写法！！！
      	Mat image8;
      	image2.copyTo(image8);
     	//输出矩阵结果 
     	cout << "image1 = " << endl << image1 << endl << endl;
     	cout << "image2 = " << endl << image2 << endl << endl;
     	cout << "image3 = " << endl << image3 << endl << endl;
     	cout << "image4 = " << endl << image4 << endl << endl;
     	cout << "image5 = " << endl << image5 << endl << endl;
     	cout << "image6 = " << endl << image6 << endl << endl;
     	cout << "image7 = " << endl << image7 << endl << endl;
     	cout << "image8 = " << endl << image8 << endl << endl;
     	//方法1：2x4行，3通道，三通道初值设为（1,2,3）
     	Mat img1(2, 4, CV_8UC3, Scalar(1, 2, 3));
      //方法2：创造多维矩阵，指定维数，然后传递指向数组指针，包含每个维度尺寸
     	//比如创造4维矩阵，每一维分别有2,3,4,5维,这个不能输出
     	int sz[4] = {2,3,4,5};
     	Mat img2(4, sz,CV_8UC1 , Scalar::all(0));
     	//方法3：为已经存在IplImage指针创建信息头
     	//opencv2.4.9版本
     	//IplImage* img3 = cvLoadImage("1.jpg", 1);
     	//Mat mtx(img3);
     	//opencv3.0.0版本
      	IplImage* temp = cvLoadImage("1.jpg", 1);
      	Mat img3 = cv::cvarrToMat(temp);
     	//方法4：利用Create函数
      	Mat img4;
      	img4.create(4, 4, CV_8UC(2));
     	//方法5：matlab初始化
      	Mat img5 = Mat::eye(4, 4, CV_64F);
      	Mat img6 = Mat::ones(3, 3, CV_32F);
      	Mat img7 = Mat::zeros(2, 2, CV_8UC1);
     	//方法6：对小矩阵使用逗号分隔式初始化
      	Mat img8 = (Mat_<double>(3, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
     	//输出矩阵结果 
     	cout << "img1 = " << endl << img1 << endl << endl;
     	//cout << "img2 = " << endl << img2 << endl << endl;
     	cout << "img3 = " << endl << img3 << endl << endl;
     	cout << "img4 = " << endl << img4 << endl << endl;
     	cout << "img5 = " << endl << img5 << endl << endl;
     	cout << "img6 = " << endl << img6 << endl << endl;
     	cout << "img7 = " << endl << img7 << endl << endl;
     	cout << "img8 = " << endl << img8 << endl << endl;
      	system("pause");	//作用：暂停黑窗口，否则窗口一闪而过，看不见信息 
     	return 0;
      }
  
 

结果如下： 

文章来源: kings.blog.csdn.net，作者：人工智能博士，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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