OpenCV学习笔记（2）：Mat矩阵的初始化

在研究Mat矩阵的初始化的时候，发现其不能像Matx轻量级矩阵那样，直接利用数组来进行初始化，而是利用一个内部的变量类型：Scalar来进行初始化的。参考手册中的构造函数如下所示：

(1) Mat::Mat()
(2) Mat::Mat(int rows, int cols, int type)
(3) Mat::Mat(Size size, int type)
(4) Mat::Mat(int rows, int cols, int type, constScalar& s)
(5) Mat::Mat(Size size, int type, constScalar& s)
(6) Mat::Mat(const Mat& m)
(7) Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
(8) Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP)
(9) Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange)
(10) Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)
(11) Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false)
(12) Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false)
(13) template<typename T, int n> explicit Mat::Mat(const Vec<T, n>& vec, bool copyData=true)
(14) template<typename T, int m, int n> explicit Mat::Mat(const Matx<T, m, n>& vec, bool copyData=true)
(15) template<typename T> explicit Mat::Mat(const vector<T>& vec, bool copyData=false)
(16) Mat::Mat(const MatExpr& expr)
(17) Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type)
(18) Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type, constScalar& s)
(19) Mat::Mat(int ndims, const int* sizes, int type, void* data, const size_t* steps=0)
(20) Mat::Mat(const Mat& m, const Range* ranges)

似乎这样的矩阵让我们用起来感觉很不顺手，不过接着往下读参考手册，你会发现这样一个例子：

Mat H(100, 100, CV_64F);
       for(int i = 0; i < H.rows; i++)
            for(int j = 0; j < H.cols; j++)
                  H.at<double>(i,j)=1./(i+j+1);

通过这个例子，我们尝试来给Mat类型初始化。

第一种改进：（直接由以上例子仿制而来）

//用一个常数来初始化矩阵

void InitMat(Mat& m,float t)
{
for(int i=0;i<m.rows;i++)
for(int j=0;j<m.cols;j++)
m.at<float>(i,j)=t;
}

主程序：

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
//Mat矩阵中的初始化，可以利用Mat：：at()来完成
Mat M0(3,3,CV_32F);
InitMat(M0,3);
}

第二种改进：

//用一个一维数组来初始化矩阵

void InitMat(Mat& m,float* num)
{
for(int i=0;i<m.rows;i++)
for(int j=0;j<m.cols;j++)
m.at<float>(i,j)=*(num+i*m.rows+j);
}

主程序：

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
//Mat矩阵中的初始化，可以利用Mat：：at()来完成
float m0[]={ 1,2,3,
6,5,4,
7,8,9 };

Mat M0(3,3,CV_32F);
InitMat(M0,m0);
}

第三种改进：

//希望利用二维数组来初始化

void InitMat(Mat& m,float(*p)[3])
{
for(int i=0;i<m.rows;i++)
for(int j=0;j<m.cols;j++)
   m.at<float>(i,j)=*(*(p+i)+j);
}

主程序：

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
//Mat矩阵中的初始化，可以利用Mat：：at()来完成
float m[][3]={ 1,2,3,
     6,5,4,
     7,8,9 };

Mat M0(3,3,CV_32F);
InitMat(M0,m);
}

然而，注意在传递二维数组的时候，第三种方法的局限性在于必须要知道每一维度的元素个数，其实可以将二维数组，例如a[2][3]的数组名称a直接转换成一个float指针传递进去，当成一位数组使用。即，

主程序：

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
//Mat矩阵中的初始化，可以利用Mat：：at()来完成
float m[][3]={ 1,2,3,
6,5,4,
7,8,9 };

Mat M0(3,3,CV_32F);
InitMat(M0,(float*)m);
}

注：

数组和指针在参数传递时的对应关系：
                                     实参                     形参
数组的数组：               char a[8][10]     char(*p)[10]
指针的数组：               char *a[10]       char **p
数组指针（行指针）： char(*a)[8]      char(a)[8]
指针的指针：               char **a            char**a

结果运行截图如下：

附注：有关多维数组的参数传递问题，详细参见《C专家编程，Page225》

OpenCV学习笔记（2）：Mat矩阵的初始化

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