從零開始學習SLAM:openCV
阿新 • • 發佈:2018-12-17
繼續跟隨《視覺SLAM十四講》學習SLAM問題,由於理論方面已經有一些研究,主要缺乏的是在LINUX下的實戰開發能力,因而從程式碼開始分析入手,同時對C++11進行回顧。
1. openCV 中的Mat類
- 類的結構 Mat是由兩個資料部分,包含資訊有矩陣的大小,用於儲存的方法,矩陣儲存的地址等的矩陣頭和一個指標,指向包含了畫素值的矩陣(可根據選擇用於儲存的方法採用任何維度儲存資料)。矩陣頭部的大小是恆定的。然而,矩陣本身的大小因影象的不同而不同,通常是較大的數量級。
- 建構函式 Mat類的預設建構函式為cv::Mat::Mat(),生成一個矩陣並由OpenCV提供的函式(一般是Mat::create() 和 cv::imread() )來分配儲存空間。OpenCV使用了引用次數,當進行影象複製和傳遞時,不再複製整個Mat資料,而只是複製矩陣頭和指向畫素矩陣的指標,例如:
/ 關於 cv::Mat 的拷貝 // 直接賦值並不會拷貝資料 cv::Mat image_another = image; // 修改 image_another 會導致 image 發生變化 image_another ( cv::Rect ( 0,0,100,100 ) ).setTo ( 0 ); // 將左上角100*100的塊置零 cv::imshow ( "image", image ); cv::waitKey ( 0 ); // 使用clone函式來拷貝資料 cv::Mat image_clone = image.clone(); image_clone ( cv::Rect ( 0,0,100,100 ) ).setTo ( 255 ); cv::imshow ( "image", image ); cv::imshow ( "image_clone", image_clone ); cv::waitKey ( 0 );
也就是說直接拷貝拷貝的只是指向資料矩陣的指標,對任意一個指標指向內容的修改會影響其他所有的,銷燬時則是每銷燬一個引用計數會-1(每copy一次同樣會+1),直到計數為0,矩陣資料會被清理。 常用的建構函式還包括
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 (int ndims, const 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 Mat &m, const Range &rowRange, const Range&colRange = Range::all()) Mat (const Mat &m, const Rect &roi) Mat (const Mat &m, const Range *ranges)
- 成員函式 Mat成員函式較常用的包括at(獲取某位置的元素值),convertTo(將原始檔轉化為目標資料格式),clone(複製影象矩陣資料),create(分配矩陣的儲存單元),type(獲取資料型別),channels(獲取通道數)(rows和cols屬於Member Data呼叫不需要加括號),詳細的說明可見 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70159660
2. 一個方便的讀取矩陣txt檔案的方式
ifstream fin("檔名.txt");
for ( int i=0; i<矩陣行數; i++ )
{
double data[矩陣列數] = {0};
for ( auto& d:data )
fin>>d;
}
3. 兩種常用的訪問影象畫素的方法
- 視覺SLAM十四講中的方法(使用指標)
for ( size_t y=0; y<image.rows; y++ )
{
// 用cv::Mat::ptr獲得影象的行指標
unsigned char* row_ptr = image.ptr<unsigned char> ( y ); // row_ptr是第y行的頭指標
for ( size_t x=0; x<image.cols; x++ )
{
// 訪問位於 x,y 處的畫素
unsigned char* data_ptr = &row_ptr[ x*image.channels() ]; // data_ptr 指向待訪問的畫素資料
// 輸出該畫素的每個通道,如果是灰度圖就只有一個通道
for ( int c = 0; c != image.channels(); c++ )
{
unsigned char data = data_ptr[c]; // data為I(x,y)第c個通道的值
}
}
}
- 使用at
for (int i = 0; i < image.rows; i++)
{
for (int j = 0; j<image.cols; j++)
{
image.at<Vec3b>(i,j)[0]=image.at<Vec3b>(i,j)[0]/div*div+div/2;
image.at<Vec3b>(i,j)[1]=image.at<Vec3b>(i,j)[1]/div*div+div/2;
image.at<Vec3b>(i,j)[2]=image.at<Vec3b>(i,j)[2]/div*div+div/2;
}
}