C++图像处理初学——Mat对象

• Mat对象
• • Mat对象和IPllmage对象
  • Mat对象的使用
  • Mat常用构造函数
  • Mat对象创建
  • 总结

Mat对象是opencv2.0之后引入的图像数据结构，能自动分配内存，不存在内存泄露的问题，是面向对象的数据结构，分了两个部分，头部和数据部分。
Ipllmage是从2001年opencv发布后就一直存在，是C语言的风格的数据结构，需要开发者自行分配与管理内存，对大型程序使用它容易导致内存泄露问题。
Mat对象与Ipllmage对象相比，Mat对象使用起来更方便，不需要自己去分配内存和管理。所以不存在内存泄露的问题。
因为笔者是opencv4，所以我们下面的内容都使用Mat对象。

使用VisualStudio创建项目、配置opencv等我便不在叙述了，这里直接给出代码

#include 
#include 
//命名空间
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc,char **argv) {
	//Mat对象
	Mat src;
	//默认导入原图
	src = imread("test.png");
	if (src.empty() ){
		cout << "图像未导入" << endl;
		return -1;
	}
	//src窗体标题
	char srcTitle[]="srcImage";
	namedWindow(srcTitle,WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(srcTitle,src);
	waitKey(0);
	return 0;
}

Mat常用基础方法

void copyTo(Mat mat）:克隆，就是把Mat复制一份，不切换数据
void converTo(Mat dst,int type)：完全复制一份，可以切换数据类型
Mat clone()：克隆，完全复制/拷贝
int channels()：获取图片通道数
int depth()：深度
uchar *ptr(i=0)：行指针
int cols=src.cols：/获取图片src的例
int rows=src.rows：//获取图片src的行

代码演示放在最后

Scalar(127,0,255);：创建空白函数
dst = Mat(src.size(), src.type());//常见构造类型，src为上一个图片的图片矩阵
dst.channels();//查看有多少个api？(查看是几通道)
//构造函数，基本常见语法
	Mat()
	Mat(int cols,int rows,int type)
    Mat(Size size,int type)
    Mat(int rows,int cols,int tpe,const Scala &s)
    Mat(int ndims,const int *sizes,int type)
    Mat(int ndims,const int *size,int type)
    Mat(int ndims,const int *sizes, int type,const Scalar &s)

Mat：Mat构造函数

Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255))：其中前两个函数分别表示列（rows），行（cols），第三个参数CV_8UC3中的8表示每个通道占8位、U表示无符号、C表示Char类型，3表示通道数目是3，第四个参数是向量表示初始化每个像素值是多少，向量长度对应通道数目一致。

Mat ::create

int array[3]={2,2,2};
Mat lL(3,array,CV_8UC1,Scalar::all(0));

Mat定义数组
create版本

//创建数组
//给出矩阵
//以src矩阵模板，创建一个新的矩阵dst
dst.create(src.size(),src.type());
//给dst
dst=Scalar(0,255,0);

提高图片对比度

Mat img;
Mat kernel = (Mat_(3,3)<<-1,0,-1,-1,5,-1,0,-1,0);
//提高图片对比度
filter2D(src,img,-1,kernel);

以src为模板创建一个黑色的图像

Mat newSrc=Mat::zeros(src.size(),src.type());

代码演示：

#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
int main3(int argc, char** argv) {
	Mat src;
	src = imread("test1.png");
	if (src.empty()) {
		cout << "图像未导入" << endl;
		return -1;
	}
	char srcTitle[]="srcImage";
	imshow(srcTitle, src);
	
	//创建空白图像：Scalar为给空白图像绘制颜色
	Mat dst;
	char dstTitle[]="dstImage";
	//创建一个和src一样大小的图像
	dst = Mat(src.size(), src.type());
	dst = Scalar(127, 0, 255);
	imshow(dstTitle, dst);
	
	//克隆：clone
	char cloneTitle[]="cloneImage";
	Mat dst = src.clone();
	imshow("clone", dst);
	Mat dst;
	cvtColor(src, dst, COLOR_BGR2GRAY);

	int cols = dst.cols;
	int rows = dst.rows;
	cout << "例：" << cols << endl;
	cout << "行：" << rows << endl;
	cout << "src通道：" << src.channels() << endl;
	cout << "dst通道：" << dst.channels() << endl;

	const uchar* dstRow = dst.ptr(0);
	cout << "指针" << *dstRow << endl;

	Mat M(100, 100, CV_8SC3, Scalar(0, 0, 255));
	//cout << "M=" << endl << M << endl;

	//创建数组
	Mat array;
	arry.create(src.size(), src.type());
	arry = Scalar(0, 255, 0);
	
	//定义一个小数组，使用Filter2D提高图像对比度
	Mat crec;
	Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
	filter2D(src, crec, -1, kernel);

	//创建纯黑的图像
	Mat zero = Mat::zeros(src.size(), src.type());

	imshow("dst", zero);
	waitKey(0);
	return 0;
}

通过上面的代码，我们可以看出，提高图片对比度的一个函数：filter2D()。

Mat对象到此就结束了，回忆上面写的，感觉也没写啥，其实我觉得最实用的就是提高图片的对比度（filter2D），也就是提高图片的效果。不过总的来说，笔者觉得，无论是什么技术，我们都需要掌握基础，才能进阶。
同时提醒各位看到这篇博客的孩纸，也提醒我自己，重要的事情说三遍。
基础很重要！
基础很重要！
基础很重要！
文中如有错误，请联系笔者修改！
如有侵权，请联系笔者删除！