opencv学习_4(opencv基础数据结构 CvPoint & CvSize & CvRect & CvScalar & CvArr & CvMat)

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1：包含在cxcore/include/cxtypes.h头文件中。

2：CvPoint系列   -----(x,y)

         CvPoint:表示图像中的点

         CvPoint2D32f：二维空间中的点

         CvPoint3D32f:三维空间中的点

3：CvSize系列-----宽度和高度

         CvSize：图像的尺寸

         CvSize2D32f： 如果想用浮点型

4:CvRect-----(x, y, width, height)

         可以用来表示图像的部分区域

5:CvScalar

         包含四个double成员，可以用来表示B，G，R，alpha----alpha是用来表示图像的透明度

有三个构造函数

cvScalar(double val0, double val1=0,double val2=0, double val3=0)，

cvRealScalar(double val0)，----只初始化第一个 其它都为0

cvScalarAll(double val0123)，把四个都赋值为val0123

6：CvArr

 虽然opencv1.0大部分是由C语言完成，但是它的结构也是遵循面向对象的思想，CvMat和IplImage的关系就如同C++中的继承关系，IplImage可以视为从CvMat派生的，CvArr可以视为抽象类。这样使得接口类型更通用些。

7：CvMat

(1)CvMat 结构

[cpp]
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typedef struct CvMat  
 {  
  int type; /* 矩阵类型的数据类型 通道数 维度(x,y就是二维)----可惜的是是经过计算后的一串数字*/  
  int step; /* 以字节为单位的行数据长度---一行所占有的字节数*/  
  int* refcount; /* 数据引用计数 ---内部使用 不用管*/  
  union              //c语言中的联合体--里面的几个数据类型是等价的 不同的数据类型用不同的来表示，看你是如何定义的  
   {  
    uchar* ptr;  
    short* s;  
    int* i;  
    float* fl;  
    double* db;  
   } data; /* data 指针 */  
  #ifdef __cplusplus  //如果是c++的环境 这里的rows就可以写成height  
  union  
   {  
     int rows;  
     int height;  
   };  
  union  
   {  
     int cols;  
     int width;  
   };  
  #else  
   int rows; /* 行数 */  
   int cols; /* 列数*/  
  #endif  
 } CvMat;  

(2)创建一个矩阵

方式一：cvCreateMat(int rows, int cols, int type)返回CvMat*类型

  Type是任何预定义的类似。写法为CV_<bit_depth>(S|U|F)C<channels>

  代码:

[cpp]
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<span style="white-space:pre">  </span>CvMat *pmat1;  
        pmat1 = cvCreateMat(4, 3, CV_8UC1);  

方式二:cvCreateMatHeader()函数创建CvMat结构，不分配数据内存 

       cvCreateData() 函数分配数据需要的内存

       代码:  

[cpp]
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print?

<span style="white-space:pre">  </span>CvMat *pmat2;  
    pmat2 = cvCreateMatHeader(4,3,CV_8UC1);  
    cvCreateData(pmat2);  

[cpp] view plain copy print?  

方式三:
cvInitMatHeader(CvMat*mat,int rows, int cols, int type,void* data=NULL, int step=CV_AUTOSTEP );
代码：   

[cpp]
view plain
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print?

<span style="white-space:pre">  </span>CvMatmat;  // 注意这里不能用*mat ，，因为用*mat，此时它指向一个空指针，可以在createMatHeader之后使用  mat是一个结构体而*mat是一个指针  
    floata[]={3,4,5,6};  
        cvInitMatHeader(&mat,2,2,CV_32FC1, a);  

        -------这里是通过数组数据来创建CvMat

       注意这里a和mat是同一个内存空间，a是在堆栈中因此会自动释放

方式四：克隆矩阵cvCloneMat(),该函数依据现有矩阵克隆一个矩阵，分配了独立的空间，需要使用cvReleaseMat()释放

       注意：这里是克隆 所以不是同一个内存空间,所以要手动释放<包括方式一二>

(3)获取矩阵的相关属性

       获取矩阵的数据类型:cvGetElemType

       获取矩阵的维度(几维坐标):cvGetDims

       获取矩阵在某一个坐标上的大小:cvGetDimSize

       二维矩阵获取矩阵大小:cvGetSize

       代码:

[cpp]
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int type = cvGetElemType(t); //得到CV_8U等  
      intsize[10];  
      //int dims =cvGetDims(t,size);  
      int dims =cvGetDims(t); // 得到维度  
      int x =cvGetDimSize(t,0);   // 得到x维的大小  
      int y =cvGetDimSize(t,1);  
      CvSize size1 = cvGetSize(t);  // 得到矩阵的大小  

8：矩阵的维度和通道

       我们通常用的矩阵维度都是2维的，而通道指BGR及alpha通道

(1)CvGet*D, CvSet*D----访问矩阵数据

       cvGetReal*D，主要针对单通道

       cvGet*D， 针对多通道

cvSet*D,也有相应的函数系列，不过这些函数的缺点是 效率低---有入栈出栈的操作

代码:

[cpp]
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#include <iostream>  
#include "cv.h"  
#include <iostream>  
#include "cv.h"  
#include "cxcore.h"  
#include "highgui.h"  
using namespace std;  
int main()  
{  
    float a[18] = {  
       30,60,45,56,70,78,  
       90,80,94,89,87,91,  
       78,76,56,43,21,10  
    };  
    CvMatpmat;  
    cvInitMatHeader(&pmat,3, 2, CV_32FC3, a);  
    for(int y = 0; y <pmat.rows; y++)  
    {  
       for(int x = 0; x <pmat.cols; x++)  
       {  
           CvScalarvalue = cvGet2D(&pmat, y, x);  
           cout<< "(" << value.val[0]<< "," << value.val[1]<< "," << value.val[2]<< ")" << " ";  
       }  
       cout<< endl;  
    }  
}  

(2)使用指针来访问矩阵数据  ---效率较高
      代码:----针对双通道

[cpp]
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print?

#include "cxcore.h"  
#include "highgui.h"  
using namespace std;  
int main()  
{  
    float a[18] = {  
       30,60,45,56,70,78,  
       90,80,94,89,87,91,  
       78,76,56,43,21,10  
    };  
    CvMatpmat;  
    cvInitMatHeader(&pmat,3, 3, CV_32FC2, a);  
    int nChannels = 2;  
    for(int y = 0; y <pmat.rows; y++)  
    {  
       float *p_float = (float*)(pmat.data.ptr + y * pmat.step);  
       for(int x = 0; x <pmat.cols; x++)  
       {  
           //float value = p_float[x]; /// 单通道矩阵的访问  
           float value[2];     
           value[0]= *(p_float + x * nChannels);  
           value[1]= *(p_float + x * nChannels + 1);  
           cout<< "(" << value[0]<< "," << value[1]<< ")" << " ";  
       }  
       cout<< endl;  
    }  
   
    return 0;  
}  
      

 作者：小村长  出处：http://blog.csdn.net/lu597203933 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。
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