OpenCV中IplImage, CvMat, Mat 基本使用和元素遍历
2016-07-08 14:19
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OpenCV中IplImage, CvMat, Mat 基本使用和元素遍历
opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像。在OpenCV的文档中说明Mat类型通过C++面向对象的方法实现的，可以进行Matlab风格的矩阵操作，IplImage类型和
CvMat类型用C语言实现的，两者之间存在着类似于面向对象中的继承关系。
IplImage
一、先上OpenCV中的图像信息头，该结构体的定义如下：
[cpp] view
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typedef struct _IplImage
{
int nSize; /* IplImage大小 */
int ID; /* 版本 (=0)*/
int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */
int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */
int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */
char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */
char channelSeq[4]; /* 被OpenCV忽略 */
int dataOrder; /* 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道. cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */
int origin; /* 0 - 顶—左结构,1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */
int align; /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */
int width; /* 图像宽像素数 */
int height; /* 图像高像素数*/
struct _IplROI *roi; /* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */
struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */
void *imageId; /* 同上*/
struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/
int imageSize; /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/
char *imageData; /* 指向排列的图像数据 */
int widthStep; /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */
int BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */
int BorderConst[4]; /* 同上 */
char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */
} IplImage;
特别说明：
（1）dataOrder这个可以取两个不同的值（0/1）,其中交叉存取颜色通道：指颜色数据排列会是BGRBGR....
分开颜色通道：几个颜色通道就分几个颜色平面存储。
（2）roi代表感兴趣区域，是IplROI结构体，包含了xOffset,yOffset,height,width,coi成员变量，分别代表感情兴趣区域的x坐标,y坐标，高，宽。
二、访问IplImage中的数据元素
在访问时，分为间接访问和直接访问，同时当存储的数据元素为浮点型时，将(uchar*)改变为(float*)
[cpp] view
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/*间接存取*/
IplImage* img=cvLoadImage("lena.jpg", 1);
CvScalar s; /*sizeof(s) == img->nChannels*/
s=cvGet2D(img,i,j); /*get the (i,j) pixel value*/
cvSet2D(img,i,j,s); /*set the (i,j) pixel value*/
/*宏操作*/
IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage or cvCreateImage
for(int row = 0; row < img->height; row++)
{
for (int col = 0; col < img->width; col++)
{
b = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 0);
g = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 1);
r = CV_IMAGE_ELEM(img, UCHAR, row, col * img->nChannels + 2);
}
}
/*直接存取*/
IplImage* img; //malloc memory by cvLoadImage or cvCreateImage
uchar b, g, r; // 3 channels
for(int row = 0; row < img->height; row++)
{
for (int col = 0; col < img->width; col++)
{
b = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 0];
g = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 1];
r = ((uchar *)(img->imageData + row * img->widthStep))[col * img->nChannels + 2];
}
}
CvMat
一、先上OpenCV中的图像信息头，该结构体的定义如下：
[cpp] view
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typedef struct CvMat
{
int type;
int step; /*用字节表示行数据长度*/
int* refcount; /*内部访问*/
union {
uchar* ptr;
short* s;
int* i;
float* fl;
double* db;
} data; /*数据指针*/
union {
int rows;
int height;
};
union {
int cols;
int width;
};
} CvMat; /*矩阵结构头*/
二、访问CvMat中的数据元素
[cpp] view
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/*间接访问*/
/*访问CV_32F1和CV_64FC1*/
cvmSet( CvMat* mat, int row, int col, double value);
cvmGet( const CvMat* mat, int row, int col );
/*访问多通道或者其他数据类型: scalar的大小为图像的通道值*/
CvScalar cvGet2D(const CvArr * arr, int idx0, int idx1); //CvArr只作为函数的形参void cvSet2D(CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value);
/*直接访问: 取决于数组的数据类型*/
/*CV_32FC1*/
CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_32FC1);
cvmat->data.fl[row * cvmat->cols + col] = (float)3.0;
/*CV_64FC1*/
CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1);
cvmat->data.db[row * cvmat->cols + col] = 3.0;
/*一般对于单通道*/
CvMat * cvmat = cvCreateMat(4, 4, CV_64FC1);
CV_MAT_ELEM(*cvmat, double, row, col) = 3.0; /*double是根据数组的数据类型传入,这个宏不能处理多通道*/
/*一般对于多通道*/
if (CV_MAT_DEPTH(cvmat->type) == CV_32F)
CV_MAT_ELEM_CN(*cvmat, float, row, col * CV_MAT_CN(cvmat->type) + ch) = (float)3.0; // ch为通道值
if (CV_MAT_DEPTH(cvmat->type) == CV_64F)
CV_MAT_ELEM_CN(*cvmat, double, row, col * CV_MAT_CN(cvmat->type) + ch) = 3.0; // ch为通道值
/*多通道数组*/
/*3通道*/
for (int row = 0; row < cvmat->rows; row++)
{
p = cvmat ->data.fl + row * (cvmat->step / 4);
for (int col = 0; col < cvmat->cols; col++)
{
*p = (float) row + col;
*(p+1) = (float)row + col + 1;
*(p+2) = (float)row + col + 2;
p += 3;
}
}
/*2通道*/
CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_32SC2);CV_MAT_ELEM(*vector, CvPoint, 0, 0) = cvPoint(100,100);
/*4通道*/
CvMat * vector = cvCreateMat(1,3, CV_64FC4);CV_MAT_ELEM(*vector, CvScalar, 0, 0) = CvScalar(0, 0, 0, 0);
Mat
Mat是opencv2.0推出的处理图像的新的数据结构，现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage，相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理，不再需要程序员手动管理内存的释放。opencv2.3中提到Mat是一个多维的密集数据数组，可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。
一、先上OpenCV中的图像信息头，该类的定义如下：
[cpp] view
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class CV_EXPORTS Mat
{
public：
/*..很多方法..*/
/*............*/
int flags;（Note ：目前还不知道flags做什么用的）
int dims; /*数据的维数*/
int rows,cols; /*行和列的数量;数组超过2维时为(-1，-1)*/
uchar *data; /*指向数据*/
int * refcount; /*指针的引用计数器; 阵列指向用户分配的数据时，指针为 NULL
/* 其他成员 */
...
};
二、访问Mat中的数据元素
[cpp] view
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/*对某行进行访问*/
Mat M;
M.row(3) = M.row(3) + M.row(5) * 3; /*第5行扩大三倍加到第3行*/
/*对某列进行复制操作*/
Mat M1 = M.col(1);
M.col(7).copyTo(M1); /*第7列复制给第1列*/
/*对某个元素的访问*/
Mat M;
M.at<double>(i,j); /*double*/
M.at(uchar)(i,j); /*CV_8UC1*/
Vec3i bgr1 = M.at(Vec3b)(i,j) /*CV_8UC3*/
Vec3s bgr2 = M.at(Vec3s)(i,j) /*CV_8SC3*/
Vec3w bgr3 = M.at(Vec3w)(i,j) /*CV_16UC3*/
/*遍历整个二维数组*/
double sum = 0.0f;
for(int row = 0; row < M.rows; row++)
{
const double * Mi = M.ptr<double>(row);
for (int col = 0; col < M.cols; col++)
sum += std::max(Mi[j], 0.);
}
/*STL iterator*/
double sum=0;
MatConstIterator<double> it = M.begin<double>(), it_end = M.end<double>();
for(; it != it_end; ++it)
sum += std::max(*it, 0.);
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