Opencv图像数据结构剖析

Opencv加载图像数据后，不管是什么类型的，都会将图像数据转换点阵图放在内存中。存储图像的数据结构中，包含描述图像的宽、高、通道数等信息，最重要的是有一个指针指向一块连续的内存，这块内存放的就是点阵数据，我们在操作数据时候，其实就是对这个点阵做各种运算。

数据结构的定义

Opencv1中，图像用IplImage结构存储，这个结构还是比较简单清晰的。

好像是opencv2吧，引入了cvMat这个结构描述数据，这玩意感觉是个过渡，没用过。后来就cv::Mat了。

到opencv4的时候，之前的数据结构封了，头文件夹里也只剩opencv2，opencv这个文件夹都没了。非要用之前的结构，需要包含个"opencv2/core/core_c.h"。而且IplImage result=mat这种直转的方法也不行了。。。Opencv3的时候用IplImage还挺方便，但是使用cvSaveImage

存图时候直接崩溃。

cv::Mat这玩意吧，封装了很多东西，对于图像数据指针，可以自动释放内存，传递参数啥的可以值传递，它内部自己搞定复制，指向相同数据指针。

它的数据结构里有个data就是数据指针了。

内存中的排列

比如一个宽和高都是4像素的图像。

在内存中就是这样连续排列的。

图像涉及到深度和通道数的概念。

一般情况下，我们接触的jpg\bmp\png都是8位深度的图像。也就是说一个位置占一个字节，数据范围就是0~255。

位数比较深的图像一般就是tif，比如16位深度的图像，这样一个位置就占用两个字节，数据范围就是0 ~65535。

对于一个灰度图像，每个像素就用0~255的灰度表示，这种就叫做单通道。

我们常用的彩色图像需要用RGB三种颜色组合，所以每个像素需要三个字节表示，也就是三通道图像。所以我们在画图板、photoshop等工具取图像点颜色时候，就会看到比如红色表示为：255,0,0。

像png这种图，包含一个透明通道，所以就是四通道图像ARGB。A通道这个位置用0~255表示这个像素点的透明度。

所以在内存中，不同类型的图像数据内容就是每个位置点存的数据类型和个数不同，也就是说每个位置占用的内存大小不同。

数据操作

我们用这样一个rgb图，通过数据指针方式演示下点阵数据怎么玩。

三通道操作

首先简单一点我们把这个图上半部分400行像素全部变成黄色。

这是个8位3通道图像，宽度700，所以每个数据都是uchar一个字节，每个像素占用3个数据，所以图像每行就占用了1*3*700=2100个字节（对应代码中的int widthstep = mat.cols * 3;）。操作数据时，我们就按行移动指针，然后在每个像素位置将它所用的三个字节设置为黄色（每个像素内存中时BGR按位置排列）。

代码及效果如下：

然后稍微复杂一些，我们查找下红色的像素点，将它变成黄色。

这里就是需要遍历到每个像素位置，然后判断RGB值为红色，然后再填充就行了。

代码及示例效果如下：

单通道操作

我们把图像中间的300到500行全部变成黑色的。

imread默认会把图像变成3通道所以我们传入参数cv::IMREAD_GRAYSCALE，将图像加载为单通道的灰度图。

8位单通道灰度图处理起来就非常简单，每个像素点一个字节，直接偏移访问就行。而且咱们这里是整行变色，所以访问到一行的起点，然后memset直接把一行700个字节全部设置为黑色就行了。

代码及效果如下：

其他类型

对于数据点访问，可以用mat提供的方法，比如访问100行200列位置的数据：

uchar dat = mat.at<uchar>(100, 200);

这种方法感觉就是太慢了，没有指针来的快。

非单通道的数据我们只需要变数据类型来访问，比如uchar是1个字节，对于16位图像，我们转换下指针进行访问就行：

弄懂指针的原理这些其实都是挺随意的。

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