《OpenCV3编程入门》第5章-学习笔记7--输入输出XML和YAML文件--详解代码示例
909
2022-05-30
图像容器Mat
一幅图片(数字图像)是一个像素点矩阵
刚开始的OpenCV,一直是C语言,也就是需要手动管理内存,必须release掉,否则会内存泄露
2.0时代以后,引入了C++类概念,广义上可以自动内存管理
Mat类:(1)不必手动开辟空间(2)不必再不需要时立即释放空间
Mat类由两部分数据组成:
矩阵头(矩阵尺寸+存储方法+存储地址)
指向存储所有像素值得矩阵的指针
为了解决传递图像时需要复制矩阵、降低程序的速度等问题,OpenCV使用了引用计数机制。(共享同一矩阵,有各自信息头)
Mat A, C;//仅创建信息头
A = imread("my.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //开辟矩阵空间
Mat B(A); //拷贝构造函数
C = A; //赋值运算符
如果要对某个区域进行提取。 也只需要创建包含边界信息的信息头
Mat D(A, Rect(10,10,100,100)); // 使用矩形边界界定
Mat E = A(Range:all(), Range(1,3));//使用行和列界定
如果确实想复制矩阵本身
Mat F = A.clone();
Mat G;
A.copyTo(G);
像素值存储方法
通常用三个或四个基元素来表示颜色。有时为了表示 透明色,会加入第四个元素alpha(A)
颜色系统分类:
RGB, 最常用
HSV HLS 将颜色分为色调、饱和度、亮度/明度
YCrCb 在 JPEG图像格式中广泛使用
CIE L*a*b* 是一种感知上均匀的颜色空间,用来度量两个颜色的距离
创建Mat对象的多种方法
预备知识:这里解释下形如CV_8UC3 的意思。
形如: CV_[位数][带符号与否][类型前缀]C[通道数]
那么 CV_8UC3 表示使用8位的unsigned char类型,每个像素由三个元素组成三通道。
/*
功能:新建Mat类的几种方法
*/
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
//方法1:创建无初始化矩阵
Mat image1;
//方法二:创建4行6列类型为8位单通道矩阵
Mat image2(4, 6, CV_8UC1);
//方法三:创建大小为4×3类型为8位3通道矩阵;为3行4列,每三个数为一组。
Mat image3(Size(4, 3), CV_8UC3);
//方法四:创建一个用1+3j填充的2×4复矩阵;为2行4列,每两个数为一组。
Mat image4(2, 4, CV_32FC2, Scalar(1, 3));
//方法五:创建大小为5×3类型为8位3通道矩阵;为3行5列,每三个数为一组。
Mat image5(Size(5, 3), CV_8UC3, Scalar(1, 2, 3));
//方法六:将image2赋值给image6,共用数据对象
Mat image6(image2);
//方法七:将image2赋值给image6,克隆
Mat image7 = image2.clone();
//方法八:将image2赋值给image6,复制。注意:方法六、七、八、这三种复制的方法写法!!!
Mat image8;
image2.copyTo(image8);
//输出矩阵结果
cout << "image1 = " << endl << image1 << endl << endl;
cout << "image2 = " << endl << image2 << endl << endl;
cout << "image3 = " << endl << image3 << endl << endl;
cout << "image4 = " << endl << image4 << endl << endl;
cout << "image5 = " << endl << image5 << endl << endl;
cout << "image6 = " << endl << image6 << endl << endl;
cout << "image7 = " << endl << image7 << endl << endl;
cout << "image8 = " << endl << image8 << endl << endl;
//方法1:2x4行,3通道,三通道初值设为(1,2,3)
Mat img1(2, 4, CV_8UC3, Scalar(1, 2, 3));
//方法2:创造多维矩阵,指定维数,然后传递指向数组指针,包含每个维度尺寸
//比如创造4维矩阵,每一维分别有2,3,4,5维,这个不能输出
int sz[4] = {2,3,4,5};
Mat img2(4, sz,CV_8UC1 , Scalar::all(0));
//方法3:为已经存在IplImage指针创建信息头
//opencv2.4.9版本
//IplImage* img3 = cvLoadImage("1.jpg", 1);
//Mat mtx(img3);
//opencv3.0.0版本
IplImage* temp = cvLoadImage("1.jpg", 1);
Mat img3 = cv::cvarrToMat(temp);
//方法4:利用Create函数
Mat img4;
img4.create(4, 4, CV_8UC(2));
//方法5:matlab初始化
Mat img5 = Mat::eye(4, 4, CV_64F);
Mat img6 = Mat::ones(3, 3, CV_32F);
Mat img7 = Mat::zeros(2, 2, CV_8UC1);
//方法6:对小矩阵使用逗号分隔式初始化
Mat img8 = (Mat_
//输出矩阵结果
cout << "img1 = " << endl << img1 << endl << endl;
//cout << "img2 = " << endl << img2 << endl << endl;
cout << "img3 = " << endl << img3 << endl << endl;
cout << "img4 = " << endl << img4 << endl << endl;
cout << "img5 = " << endl << img5 << endl << endl;
cout << "img6 = " << endl << img6 << endl << endl;
cout << "img7 = " << endl << img7 << endl << endl;
cout << "img8 = " << endl << img8 << endl << endl;
system("pause"); //作用:暂停黑窗口,否则窗口一闪而过,看不见信息
return 0;
}
结果如下:
Image OpenCV
版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。