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概述: 本節主要講述圖像在OpenCV中的表示,以及Mat類的構造方式;

一. OpenCV 簡介:

OpenCV 的全稱是 Open Source Computer Vision Library，是一個開放源代碼的計算機視覺庫。OpenCV 是最初由英特爾公司發起并開發，以 BSD 許可證授權發行，可以在商業和研究領域中免費使用，現在美國 Willow Garage 為 OpenCV 供主要的支持。OpenCV 可用于開發實時的圖像處理、計算機視覺以及模式識別程序，目前在工業界以及科研領域廣泛采用;

二.OpenCV中圖像的表示:

在OpenCV中圖像以矩陣( Mat類 )的形式表示,矩陣元素的值表示這個位置上的像素的亮度，一般來說像素值越大表示該點越亮。如圖 2.1 :

圖片像素畫

一般來說，灰度圖用 2 維矩陣表示，彩色(多通道)圖像用 3 維矩陣(M × N × 3)表示。對于圖像顯示來說，目前大部分設備都是用無符號 8 位整數(類型為 CV_8UC(n))表示像素亮度。(n 為通道數)
圖像數據在計算機內存中的存儲順序為以圖像最左上點(也可能是最左下點)開始，存儲如表 2-2 所示:

灰度圖存儲示意圖:


i₀₀	i₀₀	i₀₀	i₀₀
i₀₀	i₀₀	i₀₀	i₀₀
i₀₀	i₀₀	i₀₀	i₀₀
i₀₀	i₀₀	i₀₀	i₀₀

i_ij 表示第 i 行 j 列的像素值。如果是多通道圖像，比如 RGB 圖像，則每個像素用三個字節表示。在 OpenCV 中，RGB 圖像的通道順序為 BGR;三通道BGR圖表示:

Snip20171019_2.png

三. Mat 類:

早期的 OpenCV 中，使用 IplImage 和 CvMat 數據結構來表示圖像。IplImage 和 CvMat 都是 C 語言的結構。使用這兩個結構的問題是內存需要手動管理，開發者必須清楚的知道何時需要申請內存，何時需要釋放內存。這個開發者帶來了一定的負擔，開發者應該將更多精力用于算法設計，因此在新版本的 OpenCV 中引入了 Mat 類。
新加入的 Mat 類能夠自動管理內存。使用 Mat 類，你不再需要花費大量精力在內存管理上。而且你的代碼會變得很簡潔，代碼行數會變少。但 C++接口唯一的不足是當前一些嵌入式開發系統可能只支持 C 語言，如果你的開發平臺支持 C++，完全沒有必要再用 IplImage 和 CvMat。在新版本的 OpenCV 中，開發者依然可以使用 IplImage 和 CvMat，但是一些新增加的函數只供了 Mat 接口。本書中的例程也都將采用新的 Mat 類，不再介紹 IplImage 和 CvMat。

Mat 類的定義如下所示，關鍵的屬性如下方代碼所示:

   class CV_EXPORTS Mat
   {
   public:
    //一系列函數 ...
   /* flag 參數中包含許多關于矩陣的信息，如: -Mat 的標識
        -數據是否連續 
        -深度 
        -通道數目
    */
      int flags;
    //矩陣的維數，取值應該大于或等于 2 
      int dims;
    //矩陣的行數和列數，如果矩陣超過 2 維，這兩個變量的值都為-1 
      int rows,         cols;
    //指向數據的指針 
      uchar* data;
    //指向引用計數的指針 //如果數據是由用戶分配的，則為 NULL 
      int* refcount;
      ...
 };

四.Mat 類的創建:

4.1 構造方法:

Mat 類供了一系列構造函數，可以方便的根據需要創建 Mat 對象。下面是一個使用構造函數創建對象的例子。

Mat M(3,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));
cout << "M = " << endl << " " << M << endl;

第一行代碼創建一個rows = 3，cosl = 2 的圖像，圖像元素是 8 位無符號整數類型，且有三個通道。圖像的所有像素值被初始化為(0, 0, 255)。由于 OpenCV 中默認的顏色順序為 BGR，因此這是一個全紅的圖像。
該段代碼創建的矩陣M如下:

Snip20171019_2.png

Mat類常用構造方法:

常用的構造函數有:

Mat::Mat() 無參數構造方法;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type)
創建行數為 rows，列數為 col，類型為 type 的圖像;
Mat::Mat(Size size, int type)
創建大小為 size，類型為 type 的圖像;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s) 24

創建行數為 rows，列數為 col，類型為 type 的圖像，并將所有元素初始化為值 s;
Mat::Mat(Size size, int type, const Scalar& s)
創建大小為 size，類型為 type 的圖像，并將所有元素初始化為值 s;
Mat::Mat(const Mat& m)
將 m 賦值給新創建的對象，此處不會對圖像數據進行復制，m 和新對象共用圖像數據;
Mat::Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP) 創建行數為 rows，列數為 col，類型為 type 的圖像，此構造函數不創建圖像數據所需內存，而是直接使用 data 所指內存，圖像的行步長由 step 指定。
Mat::Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP) 創建大小為 size，類型為 type 的圖像，此構造函數不創建圖像數據所需內存，而是直接使用 data 所指內存，圖像的行步長由 step 指定。
Mat::Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange) 創建的新圖像為 m 的一部分，具體的范圍由 rowRange 和 colRange 指定，此構造函數也不進行圖像數據的復制操作，新圖像與 m 共用圖像數據;
Mat::Mat(const Mat& m, const Rect& roi)
創建的新圖像為 m 的一部分，具體的范圍 roi 指定，此構造函數也不進行圖像數據的復制操作，新圖像與 m 共用圖像數據。

這些構造函數中，很多都涉及到類型 type。type 可以是 CV_8UC1，CV_16SC1，...， CV_64FC4 等。里面的 8U 表示 8 位無符號整數，16S 表示 16 位有符號整數，64F 表示 64 位浮點數(即 double 類型);C 后面的數表示通道數，例如 C1 表示一個通道的圖像，C4 表示 4 個通道的圖像，以此類推。
如果你需要更多的通道數，需要用宏 CV_8UC(n)，例如:
Mat M(3,2, CV_8UC(5));//創建行數為3，列數為2，通道數為5的圖像;

其中rowRang/colRang表達范圍為半閉半開區間,例如 cv::Rang(0,3)表示的范圍為[0,3),即包含0單不包括3;

4.2 create()函數創建對象

  //! allocates new matrix data unless the matrix already has specified size and type.
  // previous data is unreferenced if needed.
  void create(int rows, int cols, int type);
  void create(Size size, int type);
  void create(int ndims, const int* sizes, int type);

除了在構造函數中可以創建圖像，也可以使用 Mat 類的 create()函數創建圖像。如果 create()函數指定的參數與圖像之前的參數相同，則不進行實質的內存申請操作;如果參數不同，則減少原始數據內存的索引，并重新申請內存。使用方法如下:

Mat M(2,2, CV_8UC3);//構造函數創建圖像 
M.create(3,2, CV_8UC2);//釋放內存重新創建圖像

需要注意的時，使用 create()函數無法設置圖像像素的初始值;

4.3Matlab 風格的創建對象方法:

    //! Matlab-style matrix initialization
    static MatExpr zeros(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr zeros(Size size, int type);
    static MatExpr zeros(int ndims, const int* sz, int type);
    static MatExpr ones(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr ones(Size size, int type);
    static MatExpr ones(int ndims, const int* sz, int type);
    static MatExpr eye(int rows, int cols, int type);
    static MatExpr eye(Size size, int type);

使用方法如下:

Mat Z = Mat::zeros(2,3, CV_8UC1); // 0矩陣
cout << "Z = " << endl << " " << Z << endl;

Mat O = Mat::ones(2, 3, CV_32F); // 全1矩陣
cout << "O = " << endl << " " << O << endl;

Mat E = Mat::eye(2, 3, CV_64F);  // 單位矩陣
cout << "E = " << endl << " " << E << endl;

輸出結果如下:

Snip20171019_3.png

五.矩陣的基本元素表達:

對于單通道圖像，其元素類型一般為 8U(即 8 位無符號整數)，當然也可以是 16S、32F 等;這些類型可以直接用 uchar、short、float 等 C/C++語言中的基本數據類型表達。

如果多通道圖像，如 RGB 彩色圖像，需要用三個通道來表示。在這種情況下，如果依然將圖像視作一個二維矩陣，那么矩陣的元素不再是基本的數據類型。OpenCV 中有模板類 Vec，可以表示一個向量。OpenCV 中使用 Vec 類預定義了一些小向量，可以將之用于矩陣元素的表達。

   typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
   typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
   typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;
   typedef Vec<short, 2> Vec2s;
   typedef Vec<short, 3> Vec3s;
   typedef Vec<short, 4> Vec4s;
   typedef Vec<int, 2> Vec2i;
   typedef Vec<int, 3> Vec3i;
   typedef Vec<int, 4> Vec4i;
   typedef Vec<float, 2> Vec2f;
   typedef Vec<float, 3> Vec3f;
   typedef Vec<float, 4> Vec4f;
   typedef Vec<float, 6> Vec6f;
   typedef Vec<double, 2> Vec2d;
   typedef Vec<double, 3> Vec3d;
   typedef Vec<double, 4> Vec4d;
   typedef Vec<double, 6> Vec6d;

例如 8U 類型的 RGB 彩色圖像可以使用 Vec3b，3 通道 float 類型的矩陣可以使用 Vec3f。
對于 Vec 對象，可以使用[]符號如操作數組般讀寫其元素，如:

Vec3b color; //用 color 變量 述一種 RGB 顏色
color[0]=255; //B 分量
color[1]=0; //G分量
color[2]=0; //R分量

六. 矩陣輸出格式:

cv::Mat temp = (cv::Mat_<char>(3,3) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9);
    
    std::cout << "temp Default : "<< temp << std::endl;
    std::cout << "temp python :  "<< cv::format(temp,"python") << std::endl;
    std::cout << "temp CSV : "<< cv::format(temp,"csv") << std::endl;
    std::cout << "temp numpy : "<< cv::format(temp,"numpy") << std::endl;
    std::cout << "temp C : "<< cv::format(temp,"C") << std::endl;

temp Default : [1, 2, 3;
                4, 5, 6;
                7, 8, 9]
temp python : [[1, 2, 3], 
               [4, 5, 6], 
               [7, 8, 9]]
temp CSV : 1, 2, 3
           4, 5, 6
           7, 8, 9

temp numpy : array([[1, 2, 3], 
                    [4, 5, 6], 
                    [7, 8, 9]], 
                  type='int8')
temp C : {1, 2, 3,
          4, 5, 6,
          7, 8, 9}

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OpenCV For iOS(一): 圖像的基本表示

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概述: 本節主要講述圖像在OpenCV中的表示,以及Mat類的構造方式;

一. OpenCV 簡介:

二.OpenCV中圖像的表示:

三. Mat 類:

四.Mat 類的創建:

4.1 構造方法:

Mat類常用構造方法:

4.2 create()函數創建對象

4.3Matlab 風格的創建對象方法:

五.矩陣的基本元素表達:

六. 矩陣輸出格式:

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