Opencv——图像与矩阵关系

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一、图像的基本容器Mat：图像可以矩阵来表示，值为像素
网上是这样描述的：从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录图像中的每一个点的数值

下面用个例子来看看图像与矩阵的关系：新建一个3X3的矩阵

    @Test
    public void TestMatCv() {

        //二值图像，0到255，0是黑色，255白色
        Mat img = new Mat(3, 3, CvType.CV_8UC1);

        img.put(0,0,new byte[]{0, (byte) 255,0});

        Imgcodecs.imwrite("/Users/wuxi/Desktop/imgCV_8UC1.jpeg", img);

        //打印矩阵
        System.out.println(img.dump());

        img.release();

    }

img单通道图像为：

对应的矩阵分布为：img.put会自动补全矩阵值

二、三通道图像的表示：BGR对应矩阵点

B（Blue 蓝色）、G（Green 绿色）、R（Red 红色）

    @Test
    public void TestMatResize() {

        //三通道
        Mat img = new Mat(3, 3, CvType.CV_8UC3);

        //复制数据
        Mat dist = img.clone();

        //修改矩阵内容
        img.put(0,0,new byte[]{0, (byte) 255,0,(byte) 255,0,0,0,0,(byte) 255});

        //进行矩阵缩放，查看矩阵特点
        Imgproc.resize(img,dist,new Size(6,6));

        //保存到本地
        Imgcodecs.imwrite("/Users/wuxi/Desktop/img2.jpeg", img);

        Imgcodecs.imwrite("/Users/wuxi/Desktop/img3.jpeg", dist);

        System.out.println(img.size()+"\n"+img.dims()+"维"+"\n"+img.channels()+"通道"+"\n"+img.dump());

        System.out.println(dist.size()+"\n"+dist.dims()+"维"+"\n"+img.channels()+"通道"+"\n"+dist.dump());

        img.release();

        dist.release();

    }

打印结果如下：

对应img2图像如下：放大查看，可以看到像素的呈现和颜色对应的关系BGR，矩阵3个点一组

对应img3图像如下：按照6X6比例放大，结果查看：

了解了图像和矩阵的大概关系，后面一些图像处理才会理解