Mat常用构造函数及IplImage 与Mat 之间的相互转换
Mat对象构造函数与常用方法
常用的构造函数有:
- Mat::Mat()
无参数构造方法; - 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::Mat(Size size, int type)
创建大小为 size，类型为 type 的图像; - 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::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::Mat(const Mat& m)
将 m 赋值给新创建的对象，此处不会对图像数据进行复制，m 和新对象共用图像数据; - Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像，此构造函数不创建图像数据所需内存，而是直接使用 data 所指内存，图像的行步长由 step指定。 - Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
创建大小为 size，类型为 type 的图像，此构造函数不创建图像数据所需内存，而是直接使用 data 所指内存，图像的行步长由 step 指定。 - Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange)
创建的新图像为 m 的一部分，具体的范围由 rowRange 和 colRange 指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与 m 共用图像数据; - Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)
创建的新图像为 m 的一部分，具体的范围 roi 指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与 m 共用图像数据。
这些构造函数中，很多都涉及到类型 type。type 可以是 CV_8UC1，CV_16SC1，...，CV_64FC4 等。里面的 8U 表示 8 位无符号整数，16S 表示 16 位有符号整数，64F表示 64 位浮点数(即 double 类型);C 后面的数表示通道数，例如 C1 表示一个通道的图像，C4 表示 4 个通道的图像，以此类推。
如果你需要更多的通道数，需要用宏 CV_8UC(n)，例如:
Mat M(3,2, CV_8UC(5));//创建行数为3，列数为2，通道数为5的图像
有些 type 参数如 CV_32F未注明通道数目，这种情况下它表示单通道。
常用方法
void copyTo(); //拷贝
Mat clone(); //拷贝
int channels(); //通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数
int depth(); //深度，即每一个像素的位数(bits)
bool empty() const; //判断是否为空
uchar* ptr(int i0=0); //指针取第0行数据
void convertTo(oclMat& m, int rtype, double alpha=1, double beta=0);
//m：转为目标数据类型的矩阵；
//rtype： 指定目标数据类型，或者是depth(通道数)，如果rtype：是负值，那么目标矩阵的数据类型和源矩形的数据类型是一致的；
//alpha：基于尺度的变化值；
//beta：在尺度上的加和；
四个要点：
- 输出图像的内存是自动分配的
- 使用OpenCV的C++接口，不需要考虑内存分配的问题
- 赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分
- 使用clone()与copyTo()两个函数实现数据完全复制
create()函数创建对象
除了在构造函数中可以创建图像，也可以使用 Mat 类的 create()函数创建图像。如果 create()函数指定的参数与图像之前的参数相同，则不进行实质的内存申请操作;如果参数不同，则减少原始数据内存的索引，并重新申请内存。使用方法如下面例程所示：
Mat M(2,2, CV_8UC3);//构造函数创建图像
M.create(3,2, CV_8UC2);//释放内存重新创建图像
需要注意的时，使用 create()函数无法设置图像像素的初始值。
Mat 与 IplImage间的相互转换
/**///-----以下方法在opencv3及以下版本中可行,opencv4中没有IplImage结构------
//IplImage—>Mat
//使用Mat的构造函数：
Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);//默认情况下copyData为false
IplImage* srcImg = cvLoadImage("Lena.jpg");
//注意:以下三种效果一致,均为浅拷贝.
Mat M(srcImg);
Mat M(srcImg, false);
Mat M = srcImg;
//注意：当将参数copyData设为true后,则为深拷贝（复制整个图像数据）.
Mat M(srcImg, true);
//converting IplImage to cv::Mat
Mat image=cvarrToMat(srcImg,true);
//Mat—>IplImage
//注意:浅拷贝 --- 同样只是创建图像头,而没有复制数据.
Mat M;
IplImage img = M;
IplImage img = IplImage(M);
//深拷贝
cv::Mat img2;
IplImage imgTmp = img2;
IplImage *input = cvCloneImage(&imgTmp);
----------------------------------------------///*//*-----以下方法在opencv3及以下版本中可行,opencv4中没有IplImage结构----
//IplImage—>Mat
//使用Mat的构造函数：
Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false); 默认情况下copyData为false
IplImage* srcImg = cvLoadImage("Lena.jpg");
//注意:以下三种效果一致,均为浅拷贝.
Mat M(srcImg);
Mat M(srcImg, false);
Mat M = srcImg;
//注意：当将参数copyData设为true后,则为深拷贝（复制整个图像数据）.
Mat M(srcImg, true);
//converting IplImage to cv::Mat
Mat image=cvarrToMat(srcImg);
//Mat—>IplImage
//注意:浅拷贝 --- 同样只是创建图像头,而没有复制数据.
Mat M;
IplImage img = M;
IplImage img = IplImage(M);
//深拷贝
cv::Mat img2;
IplImage imgTmp = img2;
IplImage *input = cvCloneImage(&imgTmp);
//-----------------------------------------------------------/*/
3、数据备份/拷贝
（1）“ = ” 浅拷贝
浅拷贝 - 不复制数据只创建矩阵头，数据共享（更改a, b, c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用）
Mat a = imread("1.jpg");
Mat b = a; //a "copy" to b
Mat c(a); //a "copy" to c
a.col(10) = 0;//把a的第十列全置0，b和c也相应发生变化
（2）“clone()” 完全深拷贝
clone 是完全的深拷贝，在内存中申请新的空间
Mat A = Mat::ones(4, 5, CV_32F);
Mat B = A.clone() //clone 是完全的深拷贝，在内存中申请新的空间，与Ａ独立
（3）“copyTo()” 也是深拷贝
copyTo 也是深拷贝，但是否申请新的内存空间，取决于dst矩阵头中的大小信息是否与src一至，若一致则只深拷贝并不申请新的空间，否则先申请空间后再进行拷贝．
Mat A = Mat::ones(4, 5, CV_32F);
Ｍat C;
A.copyTo(C) //此处的Ｃ矩阵大小与Ａ大小不一致，则申请新的内存空间，并完成拷 贝，等同于clone()
Mat D = A.col(１);
A.col(0).copyTo(D) //此处D矩阵大小与Ａ.col(0)大小一致，因此不会申请空间，而是直接进行拷贝，相当于把Ａ的第１列赋值给第二列