图像存储容器Mat类

Mat类

简介

• Mat类用来保存矩阵类型的数据信息，包括向量、矩阵、灰度或彩色图像等数据。
• Mat类分为矩阵头（元数据）和指向存储数据的矩阵指针两部分
• 矩阵头中包含矩阵的尺寸、存储类型、地址和引用次数等。矩阵头的大小是一个常数，不会随着矩阵尺寸的大小而改变
• 在绝大多数情况下，矩阵头大小远小于矩阵中数据量的大小，因此图像复制和传递过程中主要的开销是存放矩阵数据。为了解决这个问题，在OpenCV中复制和传递图像时，只是复制了矩阵头和指向存储数据的指针

例如，赋值运算符并没有从一个对象（Mat A）到另一个对象（Mat B）复制内存内容；而只是对其引用（相应内容的存储地址）的复制。之后，一个对象（A 或 B）的改变对两个对象都有影响

Mat A, C;
A = imread("test.jpg");
Mat B(A);   // 复制构造函数
C = A;      // 赋值运算
/* A,B,C指向同一数据块 */

构造函数

常用

• cv::Mat()
• cv::Mat(int rows, int cols, int type)
• cv::Mat(Size size, int type)
• cv::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar &s)
• cv::Mat(Size size, int type, const Scalar &s)

Mat img;  // 创建无初始化矩阵
Mat img1(20, 10, CV_8UC1);  // 创建20行10列（10*20）类型为8位的单通道矩阵
Mat img2(Size(20, 10), CV_8UC3);  // 创建大小为20*10类型为8位的3通道矩阵
Mat img3(20, 10, CV_8UC1, Scalar(0, 255, 0));  // 创建大小为10*20的8位单通道矩阵
Mat img4(Size(10, 20), CV_8UC1, Scalar(255));  // 创建大小为10*20的8位单通道矩阵

其他

• eye()：构建一个单位矩阵，前两个参数为矩阵的行数和列数，第三个参数为矩阵的存储类型或通道数。如果行和列不相等，则在矩阵的（1，1），（2，2），（3，3）等主对角位置处为1
• diag()：构建对角矩阵，其参数必须是Mat类型的一维变量，用来存放对角元素的数值
• ones()：构建一个全为1的矩阵，参数含义与eye()相同
• zeros()：构建一个全为0的矩阵，参数含义与eye()相同

cv::Mat a = cv::Mat::eye(3, 3, CV_8UC1);
cv::Mat b = (cv::Mat_(1, 3) << 1, 2, 3);
cv::Mat c = cv::Mat::diag(b);
cv::Mat d = cv::Mat::ones(3, 3, CV_8UC1);
cv::Mat e = cv::Mat::zeros(4, 2, CV_8UC3);

复制

• 使用函数clone()或copyTo()复制一幅图像的矩阵

Mat A, C;
Mat B = A.clone();
A.copyTo(C);

常用成员函数和成员变量

成员函数

• elemSize()：每个元素的字节数
• total()：矩阵中元素的个数
• channels()：访问图像通道数
• type()：矩阵的类型

成员变量

• cols：矩阵的列数
• rows：矩阵的行数
• step：以字节为单位的矩阵的有效宽度
• data：指向矩阵的数据单元的指针