OpenCv學習筆記(二)--Mat矩陣(影象容器)的建立及CV_8UC1,CV_8UC2等引數詳解
阿新 • • 發佈：2018-11-11
（一）Mat矩陣(影象容器)建立時CV_8UC1,CV_8UC2等引數詳解
1--Mat不但是一個非常有用的影象容器類,同時也是一個通用的矩陣類
2--建立一個Mat物件的方法很多,我們現在先看一下Mat矩陣/影象容器類在OpenCv中的有關原始碼:
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3--使用Mat影象容器類建立Mat類的物件
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//! default constructor
Mat();
//! constructs 2D matrix of the specified size and type
// (_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
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4--使用Matlab風格的函式建立或者初始化Mat類的物件
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//! Matlab-style matrix initialization
static MatExpr zeros(int rows, int cols, int
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5--我們可以看見,建立Mat矩陣/影象容器類的很多構造方法或者其他成員方法在建立Mat物件的時候,都
需要指定type--所建立影象/矩陣的型別
6--那麼型別是什麼呢?OpenCv的原始碼中說了一句:
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(_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)
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7--同樣,我們通過轉到定義法,看一下CV_8UC1,CV_64FC3等這些巨集到底是什麼，OpenCv的原始碼顯示
如下（原始碼在在types_c.h中）:
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#define CV_CN_MAX 512
#define CV_CN_SHIFT 3
#define CV_DEPTH_MAX (1 << CV_CN_SHIFT)
#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_USRTYPE1 7
#define CV_MAT_DEPTH_MASK (CV_DEPTH_MAX - 1)
#define CV_MAT_DEPTH(flags) ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK)
#define CV_MAKETYPE(depth,cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))
#define CV_MAKE_TYPE CV_MAKETYPE
#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
#define CV_8UC(n) CV_MAKETYPE(CV_8U,(n))
#define CV_8SC1 CV_MAKETYPE(CV_8S,1)
#define CV_8SC2 CV_MAKETYPE(CV_8S,2)
#define CV_8SC3 CV_MAKETYPE(CV_8S,3)
#define CV_8SC4 CV_MAKETYPE(CV_8S,4)
#define CV_8SC(n) CV_MAKETYPE(CV_8S,(n))
#define CV_16UC1 CV_MAKETYPE(CV_16U,1)
#define CV_16UC2 CV_MAKETYPE(CV_16U,2)
#define CV_16UC3 CV_MAKETYPE(CV_16U,3)
#define CV_16UC4 CV_MAKETYPE(CV_16U,4)
#define CV_16UC(n) CV_MAKETYPE(CV_16U,(n))
#define CV_16SC1 CV_MAKETYPE(CV_16S,1)
#define CV_16SC2 CV_MAKETYPE(CV_16S,2)
#define CV_16SC3 CV_MAKETYPE(CV_16S,3)
#define CV_16SC4 CV_MAKETYPE(CV_16S,4)
#define CV_16SC(n) CV_MAKETYPE(CV_16S,(n))
#define CV_32SC1 CV_MAKETYPE(CV_32S,1)
#define CV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)
#define CV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)
#define CV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)
#define CV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))
#define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)
#define CV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)
#define CV_32FC3 CV_MAKETYPE(CV_32F,3)
#define CV_32FC4 CV_MAKETYPE(CV_32F,4)
#define CV_32FC(n) CV_MAKETYPE(CV_32F,(n))
#define CV_64FC1 CV_MAKETYPE(CV_64F,1)
#define CV_64FC2 CV_MAKETYPE(CV_64F,2)
#define CV_64FC3 CV_MAKETYPE(CV_64F,3)
#define CV_64FC4 CV_MAKETYPE(CV_64F,4)
#define CV_64FC(n) CV_MAKETYPE(CV_64F,(n))
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8--這裡的type可以是任何的預定義型別，預定義型別的結構如下所示:
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CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
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1--bit_depth---位元數---代表8bite,16bites,32bites,64bites---舉個例子吧--比如說,如
如果你現在建立了一個儲存--灰度圖片的Mat物件,這個影象的大小為寬100,高100,那麼,現在這張
灰度圖片中有10000個畫素點，它每一個畫素點在記憶體空間所佔的空間大小是8bite,8位--所以它對
應的就是CV_8
2--S|U|F--S--代表---signed int---有符號整形
U--代表--unsigned int--無符號整形
F--代表--float---------單精度浮點型
3--C<number_of_channels>----代表---一張圖片的通道數,比如:
1--灰度圖片--grayImg---是--單通道影象
2--RGB彩色影象---------是--3通道影象
3--帶Alph通道的RGB影象--是--4通道影象
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9--通過上面的講解,現在，我們解讀一下OpenCv的原始碼:
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//【1】CV_8UC1---則可以建立----8位無符號的單通道---灰度圖片------grayImg
#define CV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)
#define CV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)
//【2】CV_8UC3---則可以建立----8位無符號的三通道---RGB彩色影象---colorImg
#define CV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)
//【3】CV_8UC4--則可以建立-----8位無符號的四通道---帶透明色的RGB影象
#define CV_8UC4 CV_MAKETYPE(CV_8U,4)
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(二)Mat矩陣影象容器類建立Mat類物件常用的幾種方法:
1)使用Mat矩陣影象容器類的建構函式建立Mat類物件
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//【1】載入原始影象1.jpg
Mat srcImg=imread("1.jpg",1);
//【2】建立一個和原始影象srcImg高和寬一致的8位無符號單通道的灰度圖片容器,並且初始化圖片為白色255
Mat grayImg(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC1,Scalar(255));
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2)為已經存在的IplImage指標建立資訊頭
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//【1】宣告IplImg指標
IplImg* imgTopDown;
//【2】將圖片載入到記憶體中
imgTopDown=cvLoadImage("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
//【3】為已經存在的imgTopDown指標建立資訊頭
//【4】轉換IplImage*--->Mat
Mat mtx(imgTopDown);
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3)利用Create()函式建立Mat矩陣影象容器類的物件
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//【1】載入原始影象1.jpg
Mat srcImg=imread("1.jpg",1);
//【2】建立一個和原始影象srcImg高和寬一致的8位無符號單通道的灰度圖片容器,並且初始化圖片為白色255
Mat dstImg.create(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC1);
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4）使用Matlab風格的函式建立Mat矩陣圖形容器類的物件
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//! 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);
//【1】載入原始影象1.jpg
Mat srcImg=imread("1.jpg",1);
//【2】建立一個和原始影象srcImg高和寬一致的8位無符號單通道的灰度圖片容器,並且初始化圖片為白色255
Mat dstImg=Mat::zeros(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC3);
Mat dstImg=Mat::ones(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC3);
Mat dstImg=Mat::eye(srcImg.rows,srcImg.cols,CV_8UC3);
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