Mat类

基本介绍

Mat类是OpenCV中使用最频繁的类之一，用于储存矩阵数据及相关操作，也是程序中图像的主要形式。

Mat类主要由两部分组成：一个描述头(matrix header)及一个指向矩阵数据的指针。其中，描述头包含了矩阵的一些基本信息，如矩阵的尺寸，所占空间大小等。

Mat类有以下几个特点：

Mat类会自动分配内存，使用者无需考虑内存的管理。(老版的OpenCV中使用IPIImage类，需要用户自己管理内存)
Mat类使用了引用计数系统(Reference Counting System)，不同的Mat对象可共享同一个矩阵的数据。
赋值号和拷贝构造只会拷贝描述头，不会开辟新的空间保存矩阵数据。在下面的例子中，如果B，C的值发生变化，那么A的值也会发生变化。

Mat A,C;
Mat B(A);
C = A;

如果想要矩阵数据一同被拷贝，则可用cv::Mat::clone()命令。

Mat D = A.clone();

声明与初始化

1. cv::Mat A(2, 2, cv::CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,255));
2. cv::Mat B = cv::Mat::eye(4, 4, cv::CV_64F); // 单位矩阵
3. cv::Mat C = cv::Mat::ones(2, 2, cv::CV_32F); // 元素均为1的矩阵
4. cv::Mat D = cv::Mat::zeros(3, 3, cv::CV_8UC1); // 元素均为0的矩阵

其中，CV_8UC3中的’8’表示8个比特，'U’表示无符号(unsigned)，'C3’表示通道有三个通道。即，A中像素值都为无符号类型，有8个比特长，并且有3个通道。

存储形式

Mat 类本质上是一个通用的矩阵类型，可存储不同类型的图像。灰度图和RGB图的存储形式有所不同，具体看下图。

除此之外，一般而言，每一行的数据在内存中的地址都是连续的，但不同的行之间不一定。可以用isContinuous()成员函数判断行与行之间地址是否连续。

访问Mat中的任意元素

可使用at()函数来访问任意元素。at()是一个函数模板，需要指定元素类型，一般而言，灰度图的元素类型为uchar，RGB图的元素类型为Vec3b，是一个三维的向量。具体使用方式如下：

uchar gray = img_gray.at<uchar>(i,j); // 灰度图
auto r = img_rgb.at<cv::Vec3b>(i,j)[0]; // RGB图
auto g = img_rgb.at<cv::Vec3b>(i,j)[1];
auto b = img_rgb.at<cv::Vec3b>(i,j)[2];
img_rgb.at<cv::Vec3b>(i,j) = cv::Vec3b(0,0,0); // 将某一点赋值为0

获得 Mat 的维度

cv::Mat m;
// do something to m
int channels = m.channels(); // 通道数
int rows = m.rows; // 行数
int cols = m.cols; // 列数

扫描整副图像

扫描图像上的每个元素，本质上就是要访问Mat矩阵中的每个元素。主要有三种方式扫描图像：

用指针扫描:
用成员函数ptr< type >()获取矩阵某一行首元素的指针，达到访问元素的目的。由于每一行的内存是连续的，因此能够按顺序扫描矩阵，效率较高。

// 用C语言的[]运算符访问
Mat &ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table) {CV_Assert(I.depth() == CV_8U);int channels = I.channels();int nRows = I.rows;int nCols = I.cols*channels;// 一般而言，每一行的数据在内存中都是连续的；但不同行之间可能会有所不同if (I.isContinuous()) {nCols *= nRows;nRows = 1;}uchar *p;for (int i = 0; i < nRows; ++i) {p = I.ptr<uchar>(i);//获得第i行的首指针for (int j = 0; j < nCols; ++j) {p[j] = table[p[j]];}}return I;
}

用迭代器扫描
成员函数begin< type >()和end< type >()可获取Mat类的迭代器，进行数据元素的遍历。这种方法相比第一种方法更安全，不会有下标溢出的问题，但效率更低。

// 用迭代器迭代
Mat& ScanImageAndReduceIterator (Mat &I, const uchar* const table) {CV_Assert(I.depth() == CV_8U);const int channels = I.channels();switch (channels){case 1:{MatIterator_<uchar> it, end;for (it = I.begin<uchar>(), end = I.end<uchar>(); it != end; ++it) {*it = table[*it];}break;}case 3:{MatIterator_<Vec3b> it, end;for (it = I.begin<Vec3b>(), end = I.end<Vec3b>(); it != end; ++it) {(*it)[0] = table[(*it)[0]];(*it)[1] = table[(*it)[1]];(*it)[2] = table[(*it)[2]];}break;}}return I;
}

通过at()函数扫描
该方法本质上是依次任意访问矩阵中的每一个元素，在遍历时，每一个循环都要重新计算指针的地址，因此效率更低。但这种方式最直观，可读性高。

// 利用at()函数随机访问元素，达到扫描的效果
Mat& ScanImageAndReduceRandomAccess (Mat &I, const uchar* const table) {CV_Assert(I.depth() == CV_8U);const int channels = I.channels();switch (channels){case 1:{for (int i = 0; i < I.rows; ++i) {for (int j = 0; j < I.cols; ++j) {I.at<uchar>(i,j) = table[I.at<uchar>(i,j)];}}break;}case 3:{for (int i = 0; i < I.rows; ++i) {for (int j = 0; j < I.cols; ++j) {I.at<Vec3b>(i,j)[0] = table[I.at<Vec3b>(i,j)[0]];I.at<Vec3b>(i,j)[1] = table[I.at<Vec3b>(i,j)[1]];I.at<Vec3b>(i,j)[2] = table[I.at<Vec3b>(i,j)[2]];}}break;}}return I;
}

图像操作

Input/Output/Visualizing

Mat img = imread(filename, IMREAD_GRAYSCALE);
// Mat img = imread(filename, IMREAD_COLOR);
if (img.empty()) {cout << "something wrong\n";
}
imwrite(filename, img);
namedWiodow("demo", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("image", img);
waitKey(0);

访问某一像素值

灰度图：

Scalar intensity = img.at<uchar>(y,x);

RGB图：

Vec3b intensity = img.at<Vec3b>(y,x);
uchar b = intensity.val[0];
uchar g = intensity.val[1];
uchar b = intensity.val[2];

选择某一子区域

Rect r(top_x, top_y, width, height);
Mat subMatrix = img(r);

颜色空间转换

Mat img = imread(filename, IMREAD_COLOR);
Mat grey;
cvColor(img, grey, COLOR_BGR2GRAY);

线性加权

可使用addWeighted函数进行线性加权：

addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);

其中，参数含义如下：

模板运算

可使用filter2D()函数对图片进行模板运算。

Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) <<  0, -1,  0,-1,  5, -1,0, -1,  0);
filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);

其他常用函数

saturat_cast< T >(): 防止数值溢出
CV_Assert(): 相当于Python中的assert

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