Mat - 基本图像容器
2015-06-06 15:54
357 查看
Mat - 基本图像容器
目的
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。比如上面的图像,在标出的镜子区域中你见到的只是一个矩阵,该矩阵包含了所有像素点的强度值。如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定,最终在计算机世界里所有图像都可以简化为数值矩以及矩阵信息。作为一个计算机视觉库, OpenCV 其主要目的就是通过处理和操作这些信息,来获取更高级的信息。因此,OpenCV如何存储并操作图像是你首先要学习的。
Mat
在2001年刚刚出现的时候,OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存(memory)中存放图像,当时采用名为 IplImage 的C语言结构体,时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。但这种方法必须接受C语言所有的不足,这其中最大的不足要数手动内存管理,其依据是用户要为开辟和销毁内存负责。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题,但一旦代码开始变得越来越庞大,你需要越来越多地纠缠于这个问题,而不是着力解决你的开发目标。幸运的是,C++出现了,并且带来类的概念,这给用户带来另外一个选择:自动的内存管理(不严谨地说)。这是一个好消息,如果C++完全兼容C的话,这个变化不会带来兼容性问题。为此,OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口,利用自动内存管理给出了解决问题的新方法。使用这个方法,你不需要纠结在管理内存上,而且你的代码会变得简洁(少写多得)。但C++接口唯一的不足是当前许多嵌入式开发系统只支持C语言。所以,当目标不是这种开发平台时,没有必要使用 旧 方法(除非你是自找麻烦的受虐狂码农)。
关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放。但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的 Mat 对象时,开辟好的矩阵空间会被重用。也就是说,我们每次都使用大小正好的内存来完成任务。
基本上讲 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针。矩阵头的尺寸是常数值,但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同,通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。因此,当在程序中传递图像并创建拷贝时,大的开销是由矩阵造成的,而不是信息头。OpenCV是一个图像处理库,囊括了大量的图像处理函数,为了解决问题通常要使用库中的多个函数,因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法,因此,除非万不得已,我们不应该拷贝 大 的图像,因为这会降低程序速度。
为了搞定这个问题,OpenCV使用引用计数机制。其思路是让每个 Mat 对象有自己的信息头,但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。而拷贝构造函数则 只拷贝信息头和矩阵指针 ,而不拷贝矩阵。
1 2 3 4 5 6 | Mat A, C; // 只创建信息头部分 A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里为矩阵开辟内存 Mat B(A); // 使用拷贝构造函数 C = A; // 赋值运算符 |
1 2 | Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle Mat E = A(Range:all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries |
1 2 | Mat F = A.clone(); Mat G; A.copyTo(G); |
OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的(如果不特别指定的话)。
使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题。
赋值运算符和拷贝构造函数( ctor )只拷贝信息头。
使用函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝一副图像的矩阵。
存储 方法
这里讲述如何存储像素值。需要指定颜色空间和数据类型。颜色空间是指对一个给定的颜色,如何组合颜色元素以对其编码。最简单的颜色空间要属灰度级空间,只处理黑色和白色,对它们进行组合可以产生不同程度的灰色。对于 彩色 方式则有更多种类的颜色空间,但不论哪种方式都是把颜色分成三个或者四个基元素,通过组合基元素可以产生所有的颜色。RGB颜色空间是最常用的一种颜色空间,这归功于它也是人眼内部构成颜色的方式。它的基色是红色、绿色和蓝色,有时为了表示透明颜色也会加入第四个元素 alpha (A)。
有很多的颜色系统,各有自身优势:
RGB是最常见的,这是因为人眼采用相似的工作机制,它也被显示设备所采用。
HSV和HLS把颜色分解成色调、饱和度和亮度/明度。这是描述颜色更自然的方式,比如可以通过抛弃最后一个元素,使算法对输入图像的光照条件不敏感。
YCrCb在JPEG图像格式中广泛使用。
CIE L*a*b*是一种在感知上均匀的颜色空间,它适合用来度量两个颜色之间的 距离 。
每个组成元素都有其自己的定义域,取决于其数据类型。如何存储一个元素决定了我们在其定义域上能够控制的精度。最小的数据类型是 char ,占一个字节或者8位,可以是有符号型(0到255之间)或无符号型(-127到+127之间)。尽管使用三个 char 型元素已经可以表示1600万种可能的颜色(使用RGB颜色空间),但若使用float(4字节,32位)或double(8字节,64位)则能给出更加精细的颜色分辨能力。但同时也要切记增加元素的尺寸也会增加了图像所占的内存空间。
显式地创建一个 Mat 对象
教程 读取、修改、保存图像 已经讲解了如何使用函数 imwrite() 将一个矩阵写入图像文件中。但是为了debug,更加方便的方式是看实际值。为此,你可以通过 Mat 的运算符<< 来实现,但要记住这只对二维矩阵有效。
Mat 不但是一个很赞的图像容器类,它同时也是一个通用的矩阵类,所以可以用来创建和操作多维矩阵。创建一个Mat对象有多种方法:
Mat() 构造函数
Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255)); cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;
对于二维多通道图像,首先要定义其尺寸,即行数和列数。
然后,需要指定存储元素的数据类型以及每个矩阵点的通道数。为此,依据下面的规则有多种定义
CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[The channel number]
比如 CV_8UC3 表示使用8位的 unsigned char 型,每个像素由三个元素组成三通道。预先定义的通道数可以多达四个。 Scalar 是个short型vector。指定这个能够使用指定的定制化值来初始化矩阵。当然,如果你需要更多通道数,你可以使用大写的宏并把通道数放在小括号中,如下所示
在 C\C++ 中通过构造函数进行初始化
int sz[3] = {2,2,2}; Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));
上面的例子演示了如何创建一个超过两维的矩阵:指定维数,然后传递一个指向一个数组的指针,这个数组包含每个维度的尺寸;其余的相同
为已存在IplImage指针创建信息头:
IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1); Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat
Create() function:
函数
M.create(4,4, CV_8UC(2)); cout << "M = "<< endl << " " << M << endl << endl;
这个创建方法不能为矩阵设初值,它只是在改变尺寸时重新为矩阵数据开辟内存。
MATLAB形式的初始化方式: zeros(), ones(),
:eyes() 。使用以下方式指定尺寸和数据类型:
Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F); cout << "E = " << endl << " " << E << endl << endl; Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F); cout << "O = " << endl << " " << O << endl << endl; Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1); cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl << endl;
对于小矩阵你可以用逗号分隔的初始化函数:
Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); cout << "C = " << endl << " " << C << endl << endl;
使用 clone() 或者 copyTo() 为一个存在的 Mat 对象创建一个新的信息头。
Mat RowClone = C.row(1).clone(); cout << "RowClone = " << endl << " " << RowClone << endl << endl;
格式化打印
Note调用函数 randu() 来对一个矩阵使用随机数填充,需要指定随机数的上界和下界:
Mat R = Mat(3, 2, CV_8UC3); randu(R, Scalar::all(0), Scalar::all(255));
从上面的例子中可以看到默认格式,除此之外,OpenCV还支持以下的输出习惯
默认方式
cout << "R (default) = " << endl << R << endl << endl;
Python
cout << "R (python) = " << endl << format(R,"python") << endl << endl;
以逗号分隔的数值 (CSV)
cout << "R (csv) = " << endl << format(R,"csv" ) << endl << endl;
Numpy
cout << "R (numpy) = " << endl << format(R,"numpy" ) << endl << endl;
C语言
cout << "R (c) = " << endl << format(R,"C" ) << endl << endl;
打印其它常用项目
OpenCV支持使用运算符<<来打印其它常用OpenCV数据结构。2维点
Point2f P(5, 1); cout << "Point (2D) = " << P << endl << endl;
3维点
Point3f P3f(2, 6, 7); cout << "Point (3D) = " << P3f << endl << endl;
基于cv::Mat的std::vector
vector<float> v; v.push_back( (float)CV_PI); v.push_back(2); v.push_back(3.01f); cout << "Vector of floats via Mat = " << Mat(v) << endl << endl;
std::vector点
vector<Point2f> vPoints(20); for (size_t E = 0; E < vPoints.size(); ++E) vPoints[E] = Point2f((float)(E * 5), (float)(E % 7)); cout << "A vector of 2D Points = " << vPoints << endl << endl;
这里的例子大多数出现在一个短小的控制台应用程序中,你可以在 here 下载到,或者在c++示例部分中找到。
可以在 YouTube 找到简短的视频演示。
[align=center][/align]
翻译者
hardegg@ OpenCV中文网站 <hardegg@gmail.com>网址:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/mat%20-%20the%20basic%20image%20container/mat%20-%20the%20basic%20image%20container.html
相关文章推荐
- cmake学习(一)静态库与动态库构建
- 建立一个堆结构heap-build
- java http get、post方式
- Qt5.4连接MySql
- Balanced Binary Tree
- 13.1.6
- iOS UILabel自动换行,自适应高度
- HBase Coprocessor to Index Columns into ElasticSearch
- 1第一个Android应用程序
- oracle 的select初步
- Redis安装搭建
- 微信js sdk invalid signature签名错误 问题解决。
- was install 下载地址
- Effective C++ 条款44
- lintcode 1: Data Stream Median
- 编程技术面试的五大要点
- 五子棋AI算法浅谈
- Hibernate学习-Hibernate查询语言HQL
- Fault管理与自动化
- flash中声音的控制