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C++中使用OpenCV的Mat数据类型

2023-07-10 07:03:30 深夜i -- --

C++ OpenCV Mat数据类型

OpenCV是一款开源的计算机视觉库，可以用于实现图像和视频处理、人脸识别、图像识别、匹配和跟踪等功能。而在OpenCV中，用于保存图像数据的Mat数据类型，提供了多种矩阵操作和图像处理功能，方便我们对图像进行处理、分析和操作。

一、Mat数据类型的定义方式

Mat数据类型在OpenCV中定义为一个类，并提供了多种构造函数，方便我们灵活地实例化一个Mat对象，如下所示：


cv::Mat img;        // 定义一个空的Mat矩阵
cv::Mat grey(img.size(), CV_8UC1); // 指定尺寸和通道数，构建灰度图像
cv::Mat color(img.size(), CV_8UC3); // 指定尺寸和通道数，构建RGB图像

二、Mat数据类型的常见操作

1. 构造函数

Mat类型支持多种构造函数，包括从已有的内存数据中构建Mat、指定尺寸和类型来构建Mat、以及从其他Mat对象构造新的Mat对象等。常用构造函数如下所示：


// 构造函数
Mat::Mat(); // 空对象
Mat::Mat(int rows, int cols, int type); // 指定尺寸和类型
Mat::Mat(Size size, int type); // 指定尺寸和类型
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s); // 指定尺寸、类型和默认值s
Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s); // 指定尺寸、类型和默认值s
Mat::Mat(const Mat &m); // 从已有Mat对象构造新的Mat对象
Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type); // 指定维数、尺寸和类型

2. 赋值和拷贝

Mat类型可以通过赋值或拷贝方式实现Mat对象间的数据传递。如果使用Mat类的=运算符赋值，两个Mat对象会共用同一个内存数据，即它们指向的数据是相同的；而使用copyTo()函数则会将数据复制到新的内存空间，两个对象数据互不影响。如下所示：


// 赋值和拷贝
Mat img, img2;
img2 = img; // 使用=运算符赋值，两个对象指向同一个内存数据
img.copyTo(img2); // 使用copyTo()函数拷贝内存数据

3. 访问像素点

Mat类型可以通过at()函数、指针访问和迭代器访问等方式访问像素点数据。其中at()函数方式灵活，支持在多通道图像中访问指定通道的像素值；指针访问方式效率较高，可以加速运算；迭代器访问方式则更加面向对象，灵活性较好。例如：


// 访问像素点
Mat img = imread("test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 读取一张RGB图像
// 使用at()函数访问指定行和列的像素值
Vec3b color = img.at<Vec3b>(100, 50); // 获取(100, 50)的RGB颜色值
uchar b = color[0], g = color[1], r = color[2];
// 使用指针访问方式获取指定行和列的像素值
int row = 100, col = 50;
uchar b = img.ptr<uchar>(row)[3 * col]; // 获取第0通道像素值
uchar g = img.ptr<uchar>(row)[3 * col + 1]; // 获取第1通道像素值
uchar r = img.ptr<uchar>(row)[3 * col + 2]; // 获取第2通道像素值

4. 常用操作

Mat类型还支持多种常用操作，例如转换图像色彩空间、调整图像大小、绘图、统计图像像素点数量和均值、计算图像梯度和积分图像等。常见操作如下所示：


// 常用操作
Mat img = imread("test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 读取一张RGB图像
Mat grey;
cvtColor(img, grey, COLOR_RGB2GRAY); // 将RGB图像转换为灰度图像
resize(img, img_resized, Size(640, 480)); // 缩放图像尺寸
circle(img, Point(100, 50), 5, Scalar(0,0,255), -1); // 在图像中画圆
int n = countNonZero(grey); // 统计灰度图像中像素点数量
Scalar mean_grey = mean(grey); // 计算灰度图像均值
Mat grad_x, grad_y;
Sobel(grey, grad_x, CV_16S, 1, 0); // 计算灰度图像x方向梯度
Sobel(grey, grad_y, CV_16S, 0, 1); // 计算灰度图像y方向梯度
Mat integral_image;
integral(grey, integral_image); // 计算积分图像

总之，使用Mat数据类型可以方便地对图像进行处理、分析和操作，可以实现多种计算机视觉任务。在实际应用中，需要根据实际需要综合运用Mat数据类型的各种操作，来实现最终的任务需求。

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