CV02-01:OpenCV之Mat与图像表示

Mat是OpenCV中表示图像最基本的数据结构，本主题主要介绍这个类的使用。同时本主题使用的是C++11的语法标准，因篇幅缘故，所以对Mat相关的内容没有进一步展开，有兴趣可以参考OpenCV的官方文档。

提示：
- 本主题都是基于图像处理，实际上Mat表示的是矩阵，包括矩阵的运算，以及向量表示，多维矩阵表示等。

构造器的使用

基本构造器使用

构造器定义


cv::Mat::Mat(   
    int rows,
    int cols,
    int type,
    void * data,
    size_t step=AUTO_STEP 
)

参数说明
1. int rows：矩阵的行数（如果是图像，表示像素个数）；
2. int cols：矩阵的列数
3. int type：矩阵元素的数据类型，数据类型是使用宏预定义的：
  - 宏定义可以使用通道，通道数1-4（用来对应颜色的RGBA），具体的宏的定义见下面的说明。
4. void * data：用来填充矩阵的数据内存（使用指针指向数据缓冲的地址）
5. size_t step=AUTO_STEP：矩阵行的字节数（默认AUTO_STEP就是元素类型长度*cols），单位：字节bytes
  - 默认参数AUTO_STEP的计算方式：cols*elemSize()：简易采用默认参数。
  - AUTO_STEP是枚举类型，表示0。
矩阵数据类型的宏：
1. 基本类型：
  - #define CV_8U 0
  - #define CV_8S 1
  - #define CV_16U 2
  - #define CV_16S 3
  - #define CV_32S 4
  - #define CV_32F 5
  - #define CV_64F 6
  - #define CV_16F 7
2. 带通道的宏
  - 格式：类型Cn,其中的n表示1，2，3，4，例子：CV_8UC1，CV_8UC2，CV_8UC3，CV_8UC4
  - 这样8个基本类型，每个可以带4个通道。一共可以使用32个，类型。
  - 带通道的类型定义如下：
    - #define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
OpenCV自带的数据定义：
- typedef uint32_t uint
- typedef signed char schar
- typedef unsigned char uchar
- typedef unsigned short ushort
- typedef int64_t int64
- typedef uint64_t uint64
使用例子

GUI代码:main.cpp

    #include <QApplication>
    #include <QDialog>
    #include <QLabel>
    // #include <QImage>    // 不需要引入
    // #include <QPixmap>
    ////////////////////////////////
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    ///////////////////////////////
    #include "./m01_constructor/m01_constructor.h"

    #include <iostream>

    int main(int argc, char* argv[]) {
        // 初始化QT应用
        QApplication app(argc, argv);
        // 创建一个对话框
        QDialog  dlg;
        // 设置对话框大小
        dlg.setWindowTitle("OpenCV之Mat图像表示");
        dlg.setGeometry(100,100,400,300);

        // 显示图片的标签框
        QLabel lbl_image("显示图片", &dlg); // 以dlg作为父窗体
        // 图片框大小位置
        lbl_image.setGeometry(0,0, 400,300);


        /* 图像显示 */
        cv::Mat src_image;
        cv::Mat image;
        ////////////////////////////////////
        src_image = create_matrix();    // 调用矩阵构造函数
        ////////////////////////////////////
        // 转换图像颜色空间
        cv::cvtColor(src_image, image, cv::COLOR_BGRA2RGBA);  // opencv读取数据的格式是BGRA，需要转换为QT能处理的格式
        // 把图像转换: cv::Mat -> QImage -> QPixmap -> 设置到QLabel
        const uchar *u_image = image.data;
        QImage img_buffer(u_image, image.cols, image.rows, QImage::Format_RGBA8888);
        QPixmap img_map = QPixmap::fromImage(img_buffer);
        lbl_image.setPixmap(img_map);


        lbl_image.setScaledContents(true);
        // std::cout<< image.dims<<std::endl;
        // std::cout<< image.depth()<<std::endl;
        dlg.show();
        return app.exec();
    }

Mat对象创建头文件：m01_constructor.h，使用单独的目录存放，目录名也是：m01_constructor

    #ifndef M01_CONSTRUCTOR_H
    #define M01_CONSTRUCTOR_H
    #include <opencv2/opencv.hpp>

    cv::Mat create_matrix();
    #endif

Mat对象创建实现文件：m01_constructor.cpp，与对应头文件放在同一目录。

    #include "m01_constructor.h"
    cv::Mat create_matrix(){
        int rows = 300;             // 图像高度
        int cols = 400;             // 图像宽度
        int type = CV_8UC4;         // 像素类型（宏没有命名空间）
        uchar *data = new uchar[rows * cols * 4];  // 像素4通道unsigned char（0-255之间）；
        /* data暂时不初始化，使用分配时的脏数据 */
        /* data初始化 */
        bzero(data, rows * cols * 4);  // 初始化为0(透明的黑色)
        // memset(data, 255, rows * cols * 4);   // 全部初始化为255，不透明的白色
        // 循环初始化（4通道中第1通道与第4通道为255，其他为0）
        for(int idx=0; idx <rows * cols * 4/2; idx++){   // 初始化一半
            if(idx % 4 == 0 || idx % 4 == 3){
                data[idx] = 255;
            }
        }
        cv::Mat  img(rows, cols, type, data, cv::Mat::AUTO_STEP);   // AUTO_STEP定义在Mat类内部的
        return img;
        /*
            data不用释放，由cv::Mat管理；
         */
    }

数据产生的图像
- 注意：Mat表示图像，颜色顺序式B G R A

使用Mat创建的图像

重载构造器

其他的构造器除了拷贝构造器外，都是上面基本构造器的重载类型：
- 重载的方式主要是使用不同的方式，给用户提供更多的方便。比如：
  1. 高宽使用一个Size替代。
  2. 数据使用Scalar替代。(Scalar是4个元素的double数组，从vector继承)
  3. data使用默认值；
  4. 高宽使用std::vector替代；
  5. 数据使用std::vector替代；
  6. 数据使用std::array替代；（简单数据直接使用Point_与Point3_替代）
- 类似功能的重载构造器如下（只列出部分，其他参考官方文档）：
  - Mat ()
  - Mat (int rows, int cols, int type)
  - Mat (Size size, int type)
  - Mat (int rows, int cols, int type, const Scalar &s)
  - Mat (Size size, int type, const Scalar &s)
  - Mat (int ndims, const int *sizes, int type)
  - Mat (const std::vector< int > &sizes, int type)
  - Mat (int ndims, const int *sizes, int type, const Scalar &s)
  - Mat (const std::vector< int > &sizes, int type, const Scalar &s)
  - Mat (const Mat &m)
  - Mat (int rows, int cols, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)
  - Mat (Size size, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)
  - Mat (int ndims, const int *sizes, int type, void *data, const size_t *steps=0)
  - Mat (const std::vector< int > &sizes, int type, void *data, const size_t *steps=0)
重载构造器使用例子

#include "m01_constructor.h"
cv::Mat create_matrix(){
    int rows = 300;             // 图像高度
    int cols = 400;             // 图像宽度
    int type = CV_8UC4;         // 像素类型（宏没有命名空间）
    cv::Scalar pixel(0,255,0, 255);
    cv::Mat  img(rows, cols, type, pixel); 
    return img;
    /*
        data不用释放，由cv::Mat管理；
     */
}

数据属性

行列

属性：
1. int cols
2. int rows
相关函数
- 无

数据

属性：
- uchar * data
相关函数：
- uchar * ptr (int i0=0)
  - 参数使用默认的0，表示第一行的数据位置。

维度

int dims

标记位

int flags：标记位，可以使用位运算获取，标记位包含如下信息：
- the magic signature：魔法签名
- continuity flag：连续性标记
- depth：深度
- number of channels：通道数

其他属性

MatSize size
MatStep step
UMatData * u

使用函数可以访问的属性

int channels () const
- 通道数
int depth () const
- 深度原色基本类型，如下几种，不包含通道信息：
  - 0：CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )
  - 1：CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )
  - 2：CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )
  - 3：CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )
  - 4：CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )
  - 5：CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )
  - 6：CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )
size_t elemSize () const
- 每个元素的字节数。
size_t elemSize1 () const
- 每个通道的字节数；
bool empty () const
- 判定数据是否为空；
size_t total () const
- 返回数组的元素个数；
int type () const
- 返回矩阵元素的类型；该类型不是C++的数据类型，是上面讲述的带同到信息的类型。

下面是属性的例子，可以直观体会。


    // 测试Mat的属性：
    std::cout<<"行列：（" << src_image.rows << ","<< src_image.cols <<")"<<std::endl;
    std::cout<<"维度，通道与深度：（" << src_image.dims << "," << src_image.channels() << "," << src_image.depth() << ")" <<std::endl;
    std::cout<<"类型："<< src_image.type() <<", 是否是CV_8UC4？" <<(CV_8UC4 == src_image.type()) << std::endl;
    std::cout<<"元素字节数，通道字节数，总的元素个数：" << src_image.elemSize() <<","<< src_image.elemSize1() << "," << src_image.total() <<std::endl;
    // std::cout<<"："<<0<<std::endl;

输出结果如下：

localhost:05Mat yangqiang$ ./main
行列：（300,400)
维度，通道与深度：（2,4,0)
类型：24, 是否是CV_8UC4？1
元素字节数，通道字节数，总的元素个数：4,1,120000
localhost:05Mat yangqiang$

flags属性的使用

flags属性包含的数据：
- the magic signature
- continuity flag
- depth
- number of channels
  - 就是type标记位，需要处理下才能得到通道数（位运算）。
位遮罩
- MAGIC_MASK = 0xFFFF0000,
- TYPE_MASK = 0x00000FFF,
  - int type () const
- DEPTH_MASK = 7
  - int depth () const
- CONTINUOUS_FLAG = CV_MAT_CONT_FLAG
  - bool isContinuous () const
使用例子

    int flags = src_image.flags;
    std::cout << "标记值：" << flags << std::endl;
    std::cout << "魔法值：" << (flags & cv::Mat::MAGIC_MASK) << "," << cv::Mat::MAGIC_VAL << std::endl;  
    std::cout << "深度值：" << (flags & cv::Mat::DEPTH_MASK) << "," << CV_8U << std::endl;  
    std::cout << "类型值：" << (flags & cv::Mat::TYPE_MASK) << "," << CV_8UC4 << std::endl;  
    // 矩阵是否连续，flags & cv::Mat::CONTINUOUS_FLA 不等于0都是连续的。
    std::cout << "连续值：" << (flags & cv::Mat::CONTINUOUS_FLAG) << "," << cv::Mat::CONTINU

数据访问

at函数

at函数返回Mat矩阵中数据的引用（这意味着可以直接修改，并影响到矩阵中的数据元素）。
- 根据矩阵的维数，提供了常用的向量（一维）矩阵(一个参数)，二维矩阵（两个参数），三维矩阵支持（三个参数）。
- 多维矩阵的访问，直接使用int *与Vec参数来访问多维。
- 因为Mat经常用于图像，所以提供了Point参数访问元素。

at函数的基本声明

    template<typename _Tp > _Tp & at (int row, int col)

at函数的重载声明
- template<typename _Tp > _Tp & at (int i0=0)
- template<typename _Tp > const _Tp & at (int i0=0) const
- template<typename _Tp > _Tp & at (int row, int col)
- template<typename _Tp > const _Tp & at (int row, int col) const
- template<typename _Tp > _Tp & at (int i0, int i1, int i2)
- template<typename _Tp > const _Tp & at (int i0, int i1, int i2) const
- template<typename _Tp > _Tp & at (const int *idx)
- template<typename _Tp > const _Tp & at (const int *idx) const
- template<typename _Tp , int n>_Tp & at (const Vec< int, n > &idx)
- template<typename _Tp , int n>const _Tp & at (const Vec< int, n > &idx) const
- template<typename _Tp >_Tp & at (Point pt)
- template<typename _Tp >const _Tp & at (Point pt) const
关于元访问的封装
- 在opencv中提供了Vec模板类来封装矩阵元素的访问，尤其是3这种无法对齐的数据，访问起来特别方便。
  - Vec从cv::Matx类。
  - 模板:Vec< T, cn > () const
    - T ：数据类型
    - cn ：元素个数。
  - 提供[ ]运算符，用来访问Vec中的元素。
at函数的使用例子
- 把蓝色通道设置为0；

    void access_at(cv::Mat &mat){
        int rows = mat.rows;
        int cols = mat.cols;
        int channels = mat.channels();  // 三通道
        int depth = mat.depth();
        std::cout<< depth << "," << channels << std::endl;
        for(int y = 0; y < rows; y++){
            for(int x = 0; x < cols; x++){
                cv::Vec<u_char, 3>& pixel = mat.at<cv::Vec<u_char, 3> >(y, x);
                // std::cout<<(unsigned int)pixel[0]<< ",";
                // std::cout<<(unsigned int)pixel[1]<< ",";
                // std::cout<<(unsigned int)pixel[2]<< ",";
                // std::cout<<std::endl;
                pixel[0] = 0;   // B把蓝色通道设置为0
                // pixel[1] = 0;   // G绿色通道
                // pixel[2] = 0;   // R红色通道

            }
        }
    }

使用at修改图像所有像素的蓝色通道为0的效果

ptr函数

ptr与at函数一样，唯一的差别返回元素的地址。
- uchar * ptr (int row, int col)
ptr使用例子：
- 该例子与上面例子完全一样。

    void access_ptr(cv::Mat &mat){
        int rows = mat.rows;
        int cols = mat.cols;
        for(int y = 0; y < rows; y++){
            for(int x = 0; x < cols; x++){
                cv::Vec<u_char, 3>* pixel = mat.ptr<cv::Vec<u_char, 3> >(y, x);
                (*pixel)[0] = 0;   // B把蓝色通道设置为0
            }
        }
    }

row/col与rowRange/colRange函数

row返回矩阵中的指定一行
rowRangle返回矩阵中的指定多行（开始行，结束行）
- 不包含结束行。

row函数使用例子

    void access_row(cv::Mat &mat){
        int rows = mat.rows;
        int cols = mat.cols;
        for(int y = 0; y < rows; y++){
            cv::Mat row = mat.row(y);
            for(int x = 0; x < cols; x++){
                cv::Vec<u_char, 3>& pixel = row.at<cv::Vec<u_char, 3> >(x);
                pixel[0] = 0;   // B把蓝色通道设置为0
            }
        }
    }

rowRange使用例子

    void access_row(cv::Mat &mat){
        int rows = mat.rows;
        int cols = mat.cols;
        // 取部分矩阵
        cv::Mat part_mat = mat.rowRange(100,200); 

        for(int y = 0; y < 100; y++){   // 注意不要越界
            cv::Mat row = part_mat.row(y);
            for(int x = 0; x < cols; x++){
                cv::Vec<u_char, 3>& pixel = row.at<cv::Vec<u_char, 3> >(x);
                pixel[0] = 0;   // B把蓝色通道设置为0
                pixel[1] = 0;   // B把蓝色通道设置为0
            }
        }
    }

使用row函数修改图像局部区域的蓝色与绿色通道为0的效果

begin与end函数

这里需要迭代器相关知识。

begin函数定义：
- 模板函数。
- end函数类似。

template<typename _Tp > MatConstIterator_< _Tp >    begin () const

begin与end函数返回的是迭代器。迭代器的最大好处就是提供了位置移动的运算符：
- ++：分前后
- --：分前后
- +=
- -=
- []：也无法修改：
  - const _Tp & operator[] (ptrdiff_t i) const
- *：取值运算符；这个取值返回的数据不能修改：
  - const _Tp & operator* () const
- 返回位置：
  - Point pos () const
使用cv::Mat_的内部迭代器
- 可以修改访问数据
使用例子

    void access_begin_end(cv::Mat &mat){
        // 获取元素开始的迭代器
        // cv::MatConstIterator_<cv::Vec<u_char, 3> > pixel = mat.begin<cv::Vec<u_char, 3> >(); // 使用外部迭代器，使用[]无法修改。
        cv::Mat_<cv::Vec<u_char, 3> >::iterator pixel = mat.begin<cv::Vec<u_char, 3> >();  // 使用内部迭代器，可以访问成员
        // 循环迭代
        do{
            (*pixel)[0] = 0;   // B把蓝色通道设置为0
            (*pixel)[1] = 0;   // B把蓝色通道设置为0
            pixel++;
        } while(pixel != mat.end<cv::Vec<u_char, 3> >());

    }

forEach函数

函数原型定义
- 其中的函数对象就是回调函数（C++11增加了箭头函数）。


    template<typename _Tp , typename Functor > void     forEach (const Functor &operation)
    template<typename _Tp , typename Functor > void     forEach (const Functor &operation) const

关于函数对象Functor
- 包含特定的运算符：
  - void operator ()(.....) const {
functor使用例子：
- 位置根据Mat的维数来决定。
- 使用struct与class注意下区分就行。

    // Functor(这个是并行调用的)
    struct PixelFunctor{
        void operator ()(cv::Vec<u_char, 3>& pixel, const int *pos) const{ // 传递像素与像素在矩阵中位置
            // std::cout << pos[0] << "," << pos[1] << std::endl;  （位置）// 因为并行，打印可能是错乱的。
            pixel[0] = 0;
        }
    };   // 记得这个分号

    void access_foreach(cv::Mat &mat){
        struct PixelFunctor functor;
        mat.forEach<cv::Vec<u_char, 3> >(functor);
    }

C++11的lambda表达式使用例子（怪异的箭头函数）
- 其中[ ] 表示闭包访问的本地局部变量。简易使用&按引用传递，=按值传递不建议。


void access_foreach(cv::Mat &mat){
    int a = 20;
    mat.forEach<cv::Vec<u_char, 3> >([&a](cv::Vec<u_char, 3>& pixel, const int *pos)->void{
        pixel[1] = 0;
        a = 30;  // [&]知名本地局部变量按照引用访问
    });
    std::cout<<a<<std::endl;  // 30
}

函数指针的例子


    void function_ptr(cv::Vec<u_char, 3>& pixel, const int *pos){
        pixel[0] = 0;
    }
    void access_foreach(cv::Mat &mat){
        mat.forEach<cv::Vec<u_char, 3> >(&function_ptr);
    }

运算符

类型转换运算符

常规类型转换运算符


    template<typename _Tp, int m, int n> operator Matx< _Tp, m, n > () const
    template<typename _Tp, std::size_t _Nm> operator std::array< _Tp, _Nm > () const
    template<typename _Tp> operator std::vector< _Tp > () const
    template<typename _Tp, int n>operator Vec< _Tp, n > () const

带参类型转换运算符

    Mat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
    Mat     operator() (const Rect &roi) const
    Mat     operator() (const Range *ranges) const
    Mat     operator() (const std::vector< Range > &ranges) const

赋值运算符

    Mat &   operator= (const Mat &m)
    Mat &   operator= (const MatExpr &expr)
    Mat &   operator= (const Scalar &s)
    Mat &   operator= (Mat &&m)

运算符使用例子

修改图像局部像素；

    /////////////////////////////////////////////////////
    // ()类型转换运算符
    cv::Mat sub_image = src_image(cv::Range(100, 200), cv::Range(100, 200));  // 返回的是引用
    // 赋值运算符
    sub_image = cv::Scalar(255,0,0);
    /////////////////////////////////////////////////////

使用重载运算符()访问局部区域，并修改为单一颜色的效果

矩阵操作

数据操作

拷贝与克隆

    void    copyTo (OutputArray m) const 
    void    copyTo (OutputArray m, InputArray mask) const

    Mat     clone () const CV_NODISCARD

修改值

    Mat &   setTo (InputArray value, InputArray mask=noArray())

添加与删除值

    void    pop_back (size_t nelems=1)
    void    push_back (const _Tp &elem)

    template<typename _Tp > void    push_back (const Mat_< _Tp > &elem)
    template<typename _Tp > void    push_back (const std::vector< _Tp > &elem)
    void    push_back (const Mat &m)
    void    push_back_ (const void *elem)

变形


Mat     reshape (int cn, int rows=0) const
Mat     reshape (int cn, int newndims, const int *newsz) const 
Mat     reshape (int cn, const std::vector< int > &newshape) const

改变大小

void    resize (size_t sz) 
void    resize (size_t sz, const Scalar &s)
    // const Scalar &s是变大后，新空间的填充值

矩阵运算操作

下面这些运算，属于基本常识，不具体介绍。

矩阵乘法

    MatExpr     mul (InputArray m, double scale=1) const

向量点积

    double  dot (InputArray m) const

叉积

    Mat     cross (InputArray m) const

逆矩阵

    MatExpr     inv (int method=DECOMP_LU) const

矩阵转置

    MatExpr     t () const

关于MatExpr

这是一个正经的矩阵表示。
- Mat不太正经是因为Mat表示是数组，包含向量，多维数组，矩阵等。

正经的矩阵类MatExpr

初始化与释放操作

分配

    void    create (Size size, int type)
    void    create (int ndims, const int *sizes, int type)
    void    create (const std::vector< int > &sizes, int type)

释放

    void    deallocate ()  // 内部调用，一般使用release
    void    release ()

工具函数

从来创建单位矩阵，零矩阵什么的。

创建单位矩阵

    static MatExpr  eye (int rows, int cols, int type)
    static MatExpr  eye (Size size, int type)

创建对角矩阵

    static Mat  diag (const Mat &d)

创建1矩阵

    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)

创建零矩阵

    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)

附录：

参考文档：
- https://docs.opencv.org/4.1.2/d3/d63/classcv_1_1Mat.html
Mat的支持的数据类型：

Mat支持的深度数据类型

与Mat相关的还有：
1. 关联的基本结构，比如cv::Vec，cv::Point3等。
2. 关联的工具函数，比如求解方程等，特征值求解，奇异值分解等。
3. 硬件加速函数；
4. 与OpenGL与DirectX的数据结构转换函数；
两个独特的构造器
- 列表初始化器：
  1. Mat (const std::initializer_list< _Tp > list)
  2. Mat (const std::initializer_list< int > sizes, const std::initializer_list< _Tp > list)
- 逗号初始化器：
  1. Mat (const MatCommaInitializer_< _Tp > &commaInitializer)
独特构造器使用例子：

    #include <opencv2/opencv.hpp>

    int main(int argc, char* argv[]) {
        // 初始化列表
        std::initializer_list<int> v1 = {1,2,3,4};
        cv::Mat m1(v1);
        cv::Mat m2({1,2,3,4,5});

        cv::Mat_<int> m3={1,2,3,4};  // 这种方式对Mat错误（语法没有问题），但是要求显式选择构造器（模板类型歧义造成）

        // MatCommaInitializer_ 必须由矩阵产生
        cv::Mat M = (cv::Mat_<int>(3,3) << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1);
        return 0;
    }

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CV02-01:OpenCV之Mat与图像表示

构造器的使用

基本构造器使用

重载构造器

数据属性

行列

数据

维度

标记位

其他属性

使用函数可以访问的属性

flags属性的使用

数据访问

at函数

ptr函数

row/col与rowRange/colRange函数

begin与end函数

forEach函数

运算符

类型转换运算符

常规类型转换运算符

带参类型转换运算符

赋值运算符

运算符使用例子

矩阵操作

数据操作

拷贝与克隆

修改值

添加与删除值

变形

改变大小

矩阵运算操作

矩阵乘法

向量点积

叉积

逆矩阵

矩阵转置

关于MatExpr

初始化与释放操作

分配

释放

工具函数

创建单位矩阵

创建对角矩阵

创建1矩阵

创建零矩阵

附录：

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