概述: 本節(jié)主要講述圖像在OpenCV中的表示,以及Mat類的構(gòu)造方式;

一. OpenCV 簡(jiǎn)介:

OpenCV 的全稱是 Open Source Computer Vision Library，是一個(gè)開(kāi)放源代碼的 計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。OpenCV 是最初由英特爾公司發(fā)起并開(kāi)發(fā)，以 BSD 許可證授權(quán)發(fā) 行，可以在商業(yè)和研究領(lǐng)域中免費(fèi)使用，現(xiàn)在美國(guó) Willow Garage 為 OpenCV 供主要的支持。OpenCV 可用于開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)的圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及模式識(shí)別 程序，目前在工業(yè)界以及科研領(lǐng)域廣泛采用;

二.OpenCV中圖像的表示:

在OpenCV中圖像以矩陣( Mat類 )的形式表示,矩 陣元素的值表示這個(gè)位置上的像素的亮度，一般來(lái)說(shuō)像素值越大表示該點(diǎn)越 亮。如圖 2.1 :

圖片像素畫(huà)

一般來(lái)說(shuō)，灰度圖用 2 維矩陣表示，彩色(多通道)圖像用 3 維矩陣(M × N × 3)表示。對(duì)于圖像顯示來(lái)說(shuō)，目前大部分設(shè)備都是用無(wú)符號(hào) 8 位整 數(shù)(類型為 CV_8UC(n))表示像素亮度。(n 為通道數(shù))
圖像數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中的存儲(chǔ)順序?yàn)橐詧D像最左上點(diǎn)(也可能是最左下 點(diǎn))開(kāi)始，存儲(chǔ)如表 2-2 所示:

灰度圖存儲(chǔ)示意圖:

i_ij 表示第 i 行 j 列的像素值。如果是多通道圖像，比如 RGB 圖像，則每個(gè) 像素用三個(gè)字節(jié)表示。在 OpenCV 中，RGB 圖像的通道順序?yàn)?BGR;三通道BGR圖表示:

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三. Mat 類:

早期的 OpenCV 中，使用 IplImage 和 CvMat 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示圖像。IplImage 和 CvMat 都是 C 語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)。使用這兩個(gè)結(jié)構(gòu)的問(wèn)題是內(nèi)存需要手動(dòng)管理，開(kāi) 發(fā)者必須清楚的知道何時(shí)需要申請(qǐng)內(nèi)存，何時(shí)需要釋放內(nèi)存。這個(gè)開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了 一定的負(fù)擔(dān)，開(kāi)發(fā)者應(yīng)該將更多精力用于算法設(shè)計(jì)，因此在新版本的 OpenCV 中 引入了 Mat 類。
新加入的 Mat 類能夠自動(dòng)管理內(nèi)存。使用 Mat 類，你不再需要花費(fèi)大量精 力在內(nèi)存管理上。而且你的代碼會(huì)變得很簡(jiǎn)潔，代碼行數(shù)會(huì)變少。但 C++接口唯 一的不足是當(dāng)前一些嵌入式開(kāi)發(fā)系統(tǒng)可能只支持 C 語(yǔ)言，如果你的開(kāi)發(fā)平臺(tái)支持 C++，完全沒(méi)有必要再用 IplImage 和 CvMat。在新版本的 OpenCV 中，開(kāi)發(fā)者依 然可以使用 IplImage 和 CvMat，但是一些新增加的函數(shù)只 供了 Mat 接口。本書(shū) 中的例程也都將采用新的 Mat 類，不再介紹 IplImage 和 CvMat。

Mat 類的定義如下所示，關(guān)鍵的屬性如下方代碼所示:

   class CV_EXPORTS Mat
   {
   public:
    //一系列函數(shù) ...
   /* flag 參數(shù)中包含許多關(guān)于矩陣的信息，如: -Mat 的標(biāo)識(shí)
        -數(shù)據(jù)是否連續(xù) 
        -深度 
        -通道數(shù)目
    */
      int flags;
    //矩陣的維數(shù)，取值應(yīng)該大于或等于 2 
      int dims;
    //矩陣的行數(shù)和列數(shù)，如果矩陣超過(guò) 2 維，這兩個(gè)變量的值都為-1 
      int rows,         cols;
    //指向數(shù)據(jù)的指針 
      uchar* data;
    //指向引用計(jì)數(shù)的指針 //如果數(shù)據(jù)是由用戶分配的，則為 NULL 
      int* refcount;
      ...
 };

四.Mat 類的創(chuàng)建:

4.1 構(gòu)造方法:

Mat 類 供了一系列構(gòu)造函數(shù)，可以方便的根據(jù)需要?jiǎng)?chuàng)建 Mat 對(duì)象。下面是 一個(gè)使用構(gòu)造函數(shù)創(chuàng)建對(duì)象的例子。

Mat M(3,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));
cout << "M = " << endl << " " << M << endl;

第一行代碼創(chuàng)建一個(gè)rows = 3，cosl = 2 的圖像，圖像元 素是 8 位無(wú)符號(hào)整數(shù)類型，且有三個(gè)通道。圖像的所有像素值被初始化為(0, 0, 255)。由于 OpenCV 中默認(rèn)的顏色順序?yàn)?BGR，因此這是一個(gè)全紅的圖像。
該段代碼創(chuàng)建的矩陣M如下:

Snip20171019_2.png

Mat類常用構(gòu)造方法:

常用的構(gòu)造函數(shù)有:

• Mat::Mat() 無(wú)參數(shù)構(gòu)造方法;

• Mat::Mat(int rows, int cols, int type)
  創(chuàng)建行數(shù)為 rows，列數(shù)為 col，類型為 type 的圖像;

• Mat::Mat(Size size, int type)
  創(chuàng)建大小為 size，類型為 type 的圖像;

• Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s) 24

  創(chuàng)建行數(shù)為 rows，列數(shù)為 col，類型為 type 的圖像，并將所有元素初始 化為值 s;

• Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)
  創(chuàng)建大小為 size，類型為 type 的圖像，并將所有元素初始化為值 s;

• Mat::Mat(const Mat& m)
  將 m 賦值給新創(chuàng)建的對(duì)象，此處不會(huì)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制，m 和新對(duì)象 共用圖像數(shù)據(jù);

• Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP) 創(chuàng)建行數(shù)為 rows，列數(shù)為 col，類型為 type 的圖像，此構(gòu)造函數(shù)不創(chuàng)建 圖像數(shù)據(jù)所需內(nèi)存，而是直接使用 data 所指內(nèi)存，圖像的行步長(zhǎng)由 step 指定。

• Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP) 創(chuàng)建大小為 size，類型為 type 的圖像，此構(gòu)造函數(shù)不創(chuàng)建圖像數(shù)據(jù)所需 內(nèi)存，而是直接使用 data 所指內(nèi)存，圖像的行步長(zhǎng)由 step 指定。

• Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange) 創(chuàng)建的新圖像為 m 的一部分，具體的范圍由 rowRange 和 colRange 指 定，此構(gòu)造函數(shù)也不進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的復(fù)制操作，新圖像與 m 共用圖像數(shù) 據(jù);

• Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)
  創(chuàng)建的新圖像為 m 的一部分，具體的范圍 roi 指定，此構(gòu)造函數(shù)也不進(jìn) 行圖像數(shù)據(jù)的復(fù)制操作，新圖像與 m 共用圖像數(shù)據(jù)。

這些構(gòu)造函數(shù)中，很多都涉及到類型 type。type 可以是 CV_8UC1，CV_16SC1，...， CV_64FC4 等。里面的 8U 表示 8 位無(wú)符號(hào)整數(shù)，16S 表示 16 位有符號(hào)整數(shù)，64F 表示 64 位浮點(diǎn)數(shù)(即 double 類型);C 后面的數(shù)表示通道數(shù)，例如 C1 表示一個(gè) 通道的圖像，C4 表示 4 個(gè)通道的圖像，以此類推。
如果你需要更多的通道數(shù)，需要用宏 CV_8UC(n)，例如:
Mat M(3,2, CV_8UC(5));//創(chuàng)建行數(shù)為3，列數(shù)為2，通道數(shù)為5的圖像;

其中rowRang/colRang表達(dá)范圍為半閉半開(kāi)區(qū)間,例如 cv::Rang(0,3)表示的范圍為[0,3),即包含0單不包括3;

4.2 create()函數(shù)創(chuàng)建對(duì)象

  //! allocates new matrix data unless the matrix already has specified size and type.
  // previous data is unreferenced if needed.
  void create(int rows, int cols, int type);
  void create(Size size, int type);
  void create(int ndims, const int* sizes, int type);

除了在構(gòu)造函數(shù)中可以創(chuàng)建圖像，也可以使用 Mat 類的 create()函數(shù)創(chuàng)建圖 像。如果 create()函數(shù)指定的參數(shù)與圖像之前的參數(shù)相同，則不進(jìn)行實(shí)質(zhì)的內(nèi)存 申請(qǐng)操作;如果參數(shù)不同，則減少原始數(shù)據(jù)內(nèi)存的索引，并重新申請(qǐng)內(nèi)存。使用 方法如下:

Mat M(2,2, CV_8UC3);//構(gòu)造函數(shù)創(chuàng)建圖像 
M.create(3,2, CV_8UC2);//釋放內(nèi)存重新創(chuàng)建圖像

需要注意的時(shí)，使用 create()函數(shù)無(wú)法設(shè)置圖像像素的初始值;

4.3Matlab 風(fēng)格的創(chuàng)建對(duì)象方法:

    //! Matlab-style matrix initialization
    static MatExpr zeros(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr zeros(Size size, int type);
    static MatExpr zeros(int ndims, const int* sz, int type);
    static MatExpr ones(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr ones(Size size, int type);
    static MatExpr ones(int ndims, const int* sz, int type);
    static MatExpr eye(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr eye(Size size, int type);

使用方法如下:

Mat Z = Mat::zeros(2,3, CV_8UC1); // 0矩陣
cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl;

Mat O = Mat::ones(2, 3, CV_32F); // 全1矩陣
cout << "O = " << endl << " " << O << endl;

Mat E = Mat::eye(2, 3, CV_64F);  // 單位矩陣
cout << "E = " << endl << " " << E << endl;

輸出結(jié)果如下:

Snip20171019_3.png

五.矩陣的基本元素表達(dá):

對(duì)于單通道圖像，其元素類型一般為 8U(即 8 位無(wú)符號(hào)整數(shù))，當(dāng)然也可以 是 16S、32F 等;這些類型可以直接用 uchar、short、float 等 C/C++語(yǔ)言中的基本 數(shù)據(jù)類型表達(dá)。

如果多通道圖像，如 RGB 彩色圖像，需要用三個(gè)通道來(lái)表示。在這種情況 下，如果依然將圖像視作一個(gè)二維矩陣，那么矩陣的元素不再是基本的數(shù)據(jù)類型。OpenCV 中有模板類 Vec，可以表示一個(gè)向量。OpenCV 中使用 Vec 類預(yù)定義了一 些小向量，可以將之用于矩陣元素的表達(dá)。

   typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
   typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
   typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;
   typedef Vec<short, 2> Vec2s;
   typedef Vec<short, 3> Vec3s;
   typedef Vec<short, 4> Vec4s;
   typedef Vec<int, 2> Vec2i;
   typedef Vec<int, 3> Vec3i;
   typedef Vec<int, 4> Vec4i;
   typedef Vec<float, 2> Vec2f;
   typedef Vec<float, 3> Vec3f;
   typedef Vec<float, 4> Vec4f;
   typedef Vec<float, 6> Vec6f;
   typedef Vec<double, 2> Vec2d;
   typedef Vec<double, 3> Vec3d;
   typedef Vec<double, 4> Vec4d;
   typedef Vec<double, 6> Vec6d;

例如 8U 類型的 RGB 彩色圖像可以使用 Vec3b，3 通道 float 類型的矩陣可以 使用 Vec3f。
對(duì)于 Vec 對(duì)象，可以使用[]符號(hào)如操作數(shù)組般讀寫(xiě)其元素，如:

Vec3b color; //用 color 變量 述一種 RGB 顏色
color[0]=255; //B 分量
color[1]=0; //G分量
color[2]=0; //R分量

六. 矩陣輸出格式:

cv::Mat temp = (cv::Mat_<char>(3,3) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9);
    
    std::cout << "temp Default : "<< temp << std::endl;
    std::cout << "temp python :  "<< cv::format(temp,"python") << std::endl;
    std::cout << "temp CSV : "<< cv::format(temp,"csv") << std::endl;
    std::cout << "temp numpy : "<< cv::format(temp,"numpy") << std::endl;
    std::cout << "temp C : "<< cv::format(temp,"C") << std::endl;

temp Default : [1, 2, 3;
                4, 5, 6;
                7, 8, 9]
temp python : [[1, 2, 3], 
               [4, 5, 6], 
               [7, 8, 9]]
temp CSV : 1, 2, 3
           4, 5, 6
           7, 8, 9

temp numpy : array([[1, 2, 3], 
                    [4, 5, 6], 
                    [7, 8, 9]], 
                  type='int8')
temp C : {1, 2, 3,
          4, 5, 6,
          7, 8, 9}