c++版opencv中的Mat数据类型的说明
一直使用mat,很好用,但是细扣又说不清楚到底是怎样的一种数据类型,今天学习下。
一、先上硬货结论:
- 浅拷贝:拷贝构造函数和赋值运算符只复制信息头,即实际上还是同个图像数据、mat中存储同个数据地址;
Mat A,C;
A=imread("1.jpg",type);
Mat B(A);//拷贝构造函数
C=A;//直接赋值符
- 深拷贝:使用函数clone(),或者copyTo(),同时复制信息头、和新拷贝一份图像数据(对应新的数据地址)
Mat F=A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);
- 不管深拷贝还是浅拷贝,都不必手动为其开辟空间
- 不管深拷贝还是浅拷贝,都不必手动释放空间
- 如果需要给某函数传图像,因为图像数据量是非常大的,所以一般是传存放图像数据的指针,也可以传Mat:例如
void function(uint8_t* p_image)或void function(Mat& image);
二、Mat数据类型的说明
1. Mat类常用成员函数和成员变量
由于 Mat 类使用的非常广泛,使用的形式也非常之多,这里只对较为常用的成员函数和成员变量做出了整理;
1.1 构造函数
(1)默认构造函数**
cv::Mat::Mat()
默认构造函数:生成一个矩阵并由OpenCV提供的函数(一般是Mat::create() 和 cv::imread() )来分配储存空间。
Mat类可以分为两个部分:矩阵头和指向像素数据的矩阵指针
矩阵头:包括数字图像的矩阵尺寸、存储方法、存储地址和引用次数等,矩阵头的大小是一个常数,不会随着图像的大小而改变,但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变,通常数据量会很大,比矩阵头大几个数量级。这样,在图像复制和传递过程中,主要的开销是由存放图像像素的矩阵而引起的。因此,OpenCV使用了引用次数,当进行图像复制和传递时,不再复制整个Mat数据,而只是复制矩阵头和指向像素矩阵的指针,例如:
cv::Mat a ; //默认构造函数,创建矩阵头
a = cv::imread("test.jpg"); //读入图像,矩阵指针指向该像素数据
cv::Mat b = a ; //复制
上面的a,b有各自的矩阵头,但是其矩阵指针指向同一个矩阵,也就是其中任何一个改变了矩阵数据都会影响另外一个。那么,多个Mat共用一个矩阵数据,最后谁来释放矩阵数据呢?
这就是引用计数的作用,当Mat对象每被复制一次时,就会将引用计数加1,而每销毁一个Mat对象(共用同一个矩阵数据)时引用计数会被减1,当引用计数为0时,矩阵数据会被清理。
(2)常用构造函数——1
cv::Mat::Mat(int rows,int cols,int type)
重载的构造函数,这也是常用构造函数之一,在创建对象同时,提供矩阵的大小(rows,行数;cols ,列数),以及存储类型(type)
该类型表示矩阵中每一个元素在计算机内存的存储类型,如CV_8UC3,具体含义为“3通道8位无符号数”。eg:
Mat src(10,10,CV_32FC3); //表示src是一个10*10的矩阵,且矩阵元素以32位float型存储
类似,OpenCV还提供了一种Size() 数据结构来构造Mat对象
(3)常用构造函数——2
cv::Mat::Mat(Size size,int type )
Size类等效于一个成对数据,size::Size(cols,rows),特别注意 cols和rows的位置
eg:
Mat src1(3, 4, CV_32FC3);
Mat src2(Size(3, 4), CV_32FC3);
cout << "src1.rows=" << src1.rows << " src1.cols=" << src1.cols <<endl;
cout << "src2.rows=" << src2.rows << " src2.cols=" << src2.cols << endl;
cout << "src1.size="<<src1.size() << endl <<"src2.size=" << src2.size() <<endl;
不得不说,这个Size类的数据结构有点“反人类”,但这样做的好处是方便了计算机内部的运算(比如OpenCV很多函数计算Size相关的数据也是按这个顺序来的,具体为什么这样,我也不太清楚,个人理解为行业标准);
还有,我们平时所说分辨率,也是Size的类型,比如屏幕分别率 1440*900,其中cols=1440,rows=900;
(4)常用构造函数——3
cv::Mat::Mat(int ndims,const int * sizes,int type,const Scalar& s)
该构造函数与使用了Scalar参数,作用是能够通过Scalar数据类来初始化元素值,例如,我们要生成一张白色背景的图片:
Mat src1(300, 400, CV_8UC3,Scalar(255,255,255));
imshow("test", src1);
其中,(255,255,255)对应以8位无符号数存储,RGB色域的白色值。
(5)常用构造函数——4
cv::Mat::Mat(const Mat & m)
引用m矩阵,注意,这里是引用值;
1.2 成员函数
(1)at函数
at函数的功能是访问矩阵元素,根据不同的使用场景,有多个重载函数可供选择。
如,访问一个二维的矩阵,可用at函数原型为:
_Tp& cv::Mat::at(int i0,int i1)
eg:
Mat src = imread("test.jpg");
int elem = src.at<int>(0,0);
访问test.jpg图像的(0 , 0)元素
(2)channels函数
int cv::Mat::channels() const
返回图像的通道数
(3)clone函数
Mat cv::Mat::clone() const
矩阵复制
(4)convertTo函数
void cv::Mat::convertTo(OutputArray m,int rtype,double alpha = 1,double beta = 0) const
转换矩阵存储类型,具体计算公式如下:
m(x,y)=saturate_cast(α(∗this)(x,y)+β)
m是输入矩阵,rtype是目标类型,alpha是放缩系数,beta是增减标量
(5)copyTo函数
void cv::Mat::copyTo(OutputArray m) const
从m矩阵复制data数据单元,与clone函数的作用类似
(6)create函数
void cv::Mat::create(int rows,int cols,int type)
分配矩阵的存储单元,一般和默认构造函数配合使用
(7)depth函数
int cv::Mat::depth() const
返回图像深度,即矩阵元素的存储方式
(8)diag函数
Mat cv::Mat::diag(int d = 0) const
提取矩阵的对角元素
(9)mul函数
MatExpr cv::Mat::mul(InputArray m,double scale = 1) const
矩阵的乘法
(10)inv函数
MatExpr cv::Mat::inv(int method = DECOMP_LU) const
求逆矩阵
(11)t函数
MatExpr cv::Mat::t() const
求转置矩阵
(12)total函数
size_t cv::Mat::total() const
返回矩阵的元素总个数,如30*40的图像,存在1200个像素点
(13)pop_back函数
eg:
object.pop_back(); //object是一个矩阵,该函数功能是弹出最后一行元素
(14)release函数
在必要的情况下,递减引用计数并释放该矩阵。
C++: void Mat::release()
该方法递减与矩阵的数据关联的引用计数。当引用计数减为0时,矩阵的数据将被释放,数据和引用计数器指针设置为 NULL。如果矩阵头指向外部数据集 (见 Mat::Mat()), 引用计数为 NULL,并且该方法在这种情况下无效。
可以手动调用此方法强制矩阵数据释放。但由于这种方法在析构函数中是自动调用的,或以更改数据指针的其他方法,因此通常不需要调用这个函数。在支持它的平台上,引用计数器递减并检查是否为0 是一个原子操作。因此,在不同的线程异步调用相同的矩阵是安全的操作。
(15) Mat::ones()函数
Mat m = Mat::ones(2, 2, CV_8UC3); 相当于:Mat m = Mat(2, 2, CV_8UC3, 1);
// OpenCV replaces 1 with Scalar(1,0,0)相当于每个像素的第一个通道为1,其余两个通道为0;
(16) Mat::zeros()函数
Mat m = Mat::zeros(2, 2, CV_8UC3);
//相当于创建一张黑色的图,每个像素的每个通道都为0,Scalar(0,0,0);
1.3 成员变量
int cv::Mat::cols; //返回矩阵的列数int cv::Mat::rows // 返回矩阵行数uchar* cv::Mat::data // 指向矩阵的数据单元的指针int cv::Mat::dims // 返回矩阵维度,该维度≥2MatSize cv::Mat::size // 返回矩阵大小
参考链接 c++ mat类 opencv
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