文章目录

OpenCV

OpenCV

1. Mat类

Mat类是OpenCV中十分重要的一个部分，OpenCV中的图像操作都要基于Mat类来进行，因此单独拿出一个小节来做关于Mat类的笔记。

Mat类构造函数

Mat类构造函数有很多，这里仅列出一些比较常用的。
关于构造函数中的参数详解，写在构造函数之后。
1、Mat::Mat()
无参数构造方法；

Mat img;//创建一个名为img的Mat类成员

2、Mat::Mat(int rows, int cols, int type)
创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像；

Mat img(100,100,CV_8UC3);//创建一个100*100的图像，图像为三通道，数据为8位无符号整数

3、Mat::Mat(Size size, int type)
创建大小为 size，类型为 type 的图像；

Mat img(100,100,CV_8UC3);
Mat img2(img.size(),CV_8UC3);//创建一个大小与img相同的图像，图像为三通道，数据为8位无符号整数

4、Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s)
创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化为值 s；

Mat img(100,100,CV_8UC3,Scalar(255,255,255));//创建一个100*100的图像，图像为三通道，数据为8位无符号整数，并将每个通道的值都置为255(也就是说这是一张全白的图片)

5、Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)
创建大小为 size，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化为值 s；

Mat img(100,100,CV_8UC3);
Mat img2(img.size(),CV_8UC3,Scalar(255,255,255));//创建一个100*100的图像，图像为三通道，数据为8位无符号整数，并将每个通道的值都置为255(也就是说这是一张全白的图片)

Mat中的一些常见参数

参数	类型	描述
flags	int	Mat中的一些标记，一共32位，从低位到高位，包含了数据类型（0-2位）、通道数（3-11）等等，具体可以参考【OpenCV】从Mat的flags中可以读到的信息，以及相关宏定义
data	uchar*	指向数据的指针
dims	int	矩阵的维度
rows	int	矩阵行数维度大于2 则rows = -1
cols	int	矩阵列数维度大于2 则cols = -1
size	MSize	数据内是一维数组，有个两元素，size[0]矩阵的行数，size[1]矩阵的列数
step	MStep	数据内是一维数组，有个两元素，step[0]矩阵一行共多少字节，step[1]表示矩阵一个元素多少字节

type()
表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）。例如 CV_8UC3表示8位无符号整形数据，通道数为3
数据类型共有以下几种

type中的表示法	数据类型
8U	uchar
8S	char
16U	ushort
16S	short
32S	int
32F	float
64F	double

channels()
通道数，比如说一张RGB彩图，通道数为3，每个像素就由R、G、B三个通道组成
depth()
矩阵中元素的一个通道的数据类型，这个值和type是相关的。例如 type为 CV_16SC2，一个2通道的16位的有符号整数。那么，depth则是CV_16S。depth也是一系列的预定义值，将type的预定义值去掉通道信息就是depth值，共有以下几种:
CV_8U CV_8S CV_16U CV_16S CV_32S CV_32F CV_64F

Mat类的赋值（深拷贝与浅拷贝）

将一个Mat A赋值给另一个Mat B，有四种方法

构造函数法 Mat A(B);
重载运算符法 A = B;
复制法 A.copyTo(B);
克隆法 B=A.clone();

方法1、2是浅拷贝（时间短，不安全），只拷贝矩阵头，不拷贝数据部分，A和B共用一块数据，A对元素的操作会影响B。
方法3、4是深拷贝（时间长，相对安全），拷贝矩阵的所有数据，包括矩阵头，最大的区别在于clone()会给目标矩阵重新分配新内存，而copyTo()不会,copyTo()只是修改目标矩阵内的元素的值与当前矩阵值相同

2.最常用的几个OpenCV操作

读取图片cv::imread()

函数原型：

Mat cv::imread(const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR)

示例

Mat img = imread("lena.jpg",0);//以灰度图形式读取该图片

返回值：Mat 类型，即返回读取的图像，读取图像失败时返回一个空的矩阵对象（Mat::data == NULL)
参数1：filename, 读取的图片文件名，可以使用相对路径或者绝对路径，但必须带完整的文件扩展名（图片格式后缀）
参数2： flags, 一个读取标记，用于选择读取图片的方式，默认值为1，即IMREAD_COLOR，flag值的设定与用什么颜色格式读取图片有关。
flags值被被定义在enum cv::ImreadModes枚举类里面，也可以用数字来代表，常用的有：
flags = -1：imread按原图读入图像 // = IMAGE_UNCHANGED
flags = 0：imread按单通道的方式读入图像，即灰度图像 // = IMAGE_GRAYSCALE
flags = 1：imread按三通道方式读入图像，即彩色图像 // = IMAGE_COLOR

创建窗口cv::namedWindow()

函数原型：

void namedWindow(const String& winname, int flags = WINDOW_AUTOSIZE);

函数示例

namedWindow("ddd",WINDOW_NORMAL);

参数1：创建的窗口名
参数2：一个标记，默认为WINDOW_AUTOSIZE

WINDOW_AUTOSIZE 窗口大小自动适应图片大小，并且不可手动更改。
WINDOW_NORMAL 用户可以改变这个窗口大小
WINDOW_OPENGL 窗口创建的时候会支持OpenGL

显示图片cv::imshow()

函数原型

void imshow(const String& winname, InputArray mat);

函数示例

Mat img = imread("lena.jpg",0);
namedWindow("ddd",WINDOW_NORMAL);
imshow("ddd",img);

这个函数可以配合窗口创建函数namedWindow使用，实现将图片显示到指定的窗口中，只需要将第一个参数输入为创建的窗口名称即可

写入图片imwrite()

函数原型

bool imwrite( const String& filename, InputArray img,const std::vector<int>& params = std::vector<int>());

参数1：被写入的文件名，如果没有的话会自动创建
参数2：要写入的图片
参数3：表示为特定格式保存的参数编码（一般不用写，用默认的就可以）
函数示例

Mat img = imread("lena.jpg");
imwrite("dada.jpg",img);

3.像素操作

常用的访问图片中单个像素的方法有两种，一种是使用at函数；另一种是使用指针，即ptr函数；

at函数

cv::mat的成员函数： .at(int y， int x)可以用来存取图像中对应坐标为（x，y）的元素坐标。但是在使用它时要注意，在编译期必须要已知图像的数据类型，这是因为cv::mat可以存放任意数据类型的元素，并且at函数不会对数据进行任何强制类型转换。因此at方法的实现是用模板函数来实现的。假设提前已知一张图片img的数据类型为 unsigned char型灰度图（单通道），要对坐标为(14,25)的像素重新赋值为25,则对应操作如下：

img.at<uchar>(14,25) = 25;

假设要对一张多通道图片的某个像素进行操作，需要对每个通道单独进行操作，这个时候就要用到vector数组，比如Vec3b表示3元素的uchar类型的数组，具体操作如下:

img.at<Vec3b>(14,25) [0]= 25;//B通道
img.at< Vec3b >(14,25) [1]= 25;//G通道
img.at< Vec3b >(14,25 [2]= 25;//R通道

ptr指针

ptr指针可以让我们像使用平时在C中使用的指针一样来访问数据，具体用法如下

    cv::Mat image = cv::Mat(400, 600, CV_8UC1); 
    uchar * data01 = image.ptr<uchar>(0)[1];//定义一个指向第一行第二和元素的指针

4. 感兴趣区域（ROI）

有时我们对一张图片进行操作的时候，只想对它的一部分区域进行操作（比如说当我们想给图片添加一个水印，需要将一张小图片覆盖到一个大图片的一部分里），这个时候就需要设定一个感兴趣区域，此后的操作仅在这个区域进行。

原理

感兴趣区域是利用Mat类的浅拷贝来完成的，通过定义一个新的Mat类变量，将原图片的一部分以浅拷贝的方式赋值给新变量，这样新变量和原变量的图片数据信息是共用一块内存区域的，通过对新变量操作，就能改变原图片中的信息。

具体设置方法

有两种方法

方法一：指定矩形坐标，并规定好长宽

Mat img = imread("lena.jpg");
Mat roi = img(Rect(100, 100, 200, 300));

Rect四个形参分别是：矩阵左上角点的x坐标，y坐标，长，高；

方法二：指定矩形的行和列的范围(Range)

Mat img = imread("lena.jpg");
Mat roi = img(Range(100, 300), Range(200, 400));

OpenCV相关知识