3. Mat 对象（OpenCV基础课程视频学习）

课程视频：https://www.bilibili.com/video/av29600072?p=4

内容

Mat 对象与 IplImage 对象
Mat 对象使用
Mat 定义数组

1. Mat 对象与 IplImage 对象

Mat 对象是 OpenCV 2.0 之后引入的图像数据结构，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。分了两部分，头部和数据部分。
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和管理内存，对大的程序使用它容易导致内存泄漏问题。
IplImage 可以转换为 Mat

2. Mat 对象构造函数与常用方法

2.1 Mat 对象构造函数

Mat()
Mat(int rows, int cols, int type)
Mat(Size size, int type)
Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar &s)
Mat(Size size, int type, const Scalar &s)
Mat(int ndims, const int *sizes, int type)
Mat(int ndims, const int *sizes, int type, const Scalar &s)
······

2.2 Mat 对象常用方法

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

2.3 Mat 对象创建

cv::Mat::Mat 构造函数

cv::Mat M(300, 300, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 255, 0));

其中前两个参数分别表示行(row)和列(column)，第三个参数 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，Scalar 中的数目可以小于也可以大于通道数，不足的部分会直接默认为 0，多余的部分直接忽略，例如：
(300, 300, CV_8UC3, scalar(0, 255))
等价于
(300, 300, CV_8UC3, scalar(0, 255, 0))

cv::Mat dst1(300, 300, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 255));

结果
在这里插入图片描述

故创建灰度图像，即单通道图像为

cv::Mat dst1(300, 300, CV_8UC1, cv::Scalar(100));

结果
在这里插入图片描述

创建多维数组 cv::Mat::create

int main(int argc, char** argv)
{
	cv::Mat dst1;
	dst1.create(10, 10, CV_8UC2);
	dst1 = cv::Scalar(127, 10);
	std::cout << dst1 << std::endl;
	cv::waitKey(0);
	return 0;
}

结果
在这里插入图片描述

2.4 Mat 对象复制

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：

cv::Mat A = cv::imread(imageFile);
cv::Mat B(A);

这意味着当修改了 A 或 B 中任意一个，另一个的内容也会改变。

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。

cv::Mat dst = image.clone();

或

cv::Mat dst； 
image.copyTo(dst);

输出图像的内存是自动分配的，不需要考虑内存分配的问题。

2.5 定义小数组

cv::Mat dst1 = (cv::Mat_<double>(2, 2) << 0, -1, 2, 3);

结果
在这里插入图片描述

2.6 初始化零矩阵

cv::Mat dst1 = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type());

2.7 初始化单位矩阵

cv::Mat dst1 = cv::Mat::eye(3, 3, CV_8UC1);

在这里插入图片描述

3. 示例代码

3.1 Scalar

可对图像中的每个元素赋相同的值。

int main(int argc, char** argv)
{
	cv::Mat image = cv::imread(cv::samples::findFile("HappyFish.jpg"), cv::IMREAD_COLOR);

	cv::namedWindow("Original", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("Original", image);

	cv::Mat dst;
	dst = cv::Mat(image.size(), image.type());
	dst = cv::Scalar(0, 0, 0);

	cv::namedWindow("New Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("New Image", dst);

	cv::waitKey(0);

	return 0;
}

结果
生成了一幅尺寸和类型与原图像相同的每个元素都是 (0, 0, 0)黑色的图像。
在这里插入图片描述

3.2 Mat clone()

此函数的作用是完全拷贝，将一幅图像克隆到目标图像。

int main(int argc, char** argv)
{
	cv::Mat image = cv::imread(cv::samples::findFile("HappyFish.jpg"), cv::IMREAD_COLOR);

	cv::namedWindow("Original", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("Original", image);

	cv::Mat dst;
	dst = image.clone();

	cv::namedWindow("New Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("New Image", dst);

	cv::waitKey(0);

	return 0;
}

结果
clone() 是完全的数据拷贝，新图像与原图像完全相同
在这里插入图片描述

3.3 void copyTo(Mat mat)

此函数也是用于拷贝图像，将原图像拷贝到目标图像。

int main(int argc, char** argv)
{
	cv::Mat image = cv::imread(cv::samples::findFile("HappyFish.jpg"), cv::IMREAD_COLOR);

	cv::namedWindow("Original", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("Original", image);

	cv::Mat dst;
	image.copyTo(dst);

	cv::namedWindow("New Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("New Image", dst);

	cv::waitKey(0);

	return 0;
}

结果
在这里插入图片描述

3.4 int channels()

此函数用于查看图像的通道数。

int main(int argc, char** argv)
{
	cv::Mat image = cv::imread(cv::samples::findFile("HappyFish.jpg"), cv::IMREAD_COLOR);

	cv::namedWindow("Original", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("Original", image);

	cv::Mat dst;
	cv::cvtColor(image, dst, cv::COLOR_BGR2GRAY);

	std::cout << "Original Image's Channels = " << image.channels() << std::endl;
	std::cout << "New Image's Channels = " << dst.channels();

	cv::namedWindow("New Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	cv::imshow("New Image", dst);

	cv::waitKey(0);

	return 0;
}