OpenCV入门2：OpenCV中的图像表示

本文主要讲解opencv中图像的表示。

在OpenCV中，cv::Mat是用于表示图像和矩阵数据的核心类。它是一个多维数组，可以用来存储像素值、矩阵数据或其他数值数据。

以下是cv::Mat在OpenCV中的定义：

class CV_EXPORTS Mat
{
public:
    // 构造函数
    Mat();
    Mat(int rows, int cols, int type);
    Mat(Size size, int type);
    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(const Mat& m);
 
    // 成员变量
    int flags; // 属性标记位
    int dims;  // 维度
    int rows;  // 行数
    int cols;  // 列数
    uchar* data;  // 指向数据的指针
    size_t step;  // 步长
 
    // 函数成员
    Mat& operator=(const Mat& m);
    Mat clone() const;
    void create(int rows, int cols, int type);
    void release();
    void copyTo(Mat& m) const;
    uchar* ptr(int i = 0);
    const uchar* ptr(int i = 0) const;
 
    // 其他函数...
 
};

cv::Mat的几个主要成员变量如下：

- flags：表示矩阵或图像的属性标志位。例如用于指示矩阵是否连续存储、数据的数据类型等。

- dims：表示数据的维度。可以是1、2、3等。

- rows表示矩阵的行数。

- cols表示矩阵的列数。

- data：指向图像或矩阵数据的指针。

- step：表示每个维度的步长（在一维连续存储情况下，步长为每个元素的字节大小）。

- refcount：引用计数，用于多个cv::Mat对象共享相同数据时进行管理。

cv::Mat还包含了一些成员函数，例如赋值运算符operator=、创建矩阵的create()函数、释放矩阵的release()函数、复制矩阵的copyTo()函数等。

元素的数据类型type：

cv::Mat的每个元素代表图像或矩阵中的一个像素或数值。元素的类型和含义取决于构建cv::Mat对象时使用的数据类型。以下是几种常见的数据类型及其相应的含义：

- CV_8U：8位无符号整数（0-255），用于表示灰度图像或颜色图像的各个通道颜色强度。

- CV_8S：8位有符号整数（-128~127），用于表示一些特殊情况下的数据（如深度图像）。

- CV_16U：16位无符号整数（0-65535），常用于表示深度图像。

- CV_16S：16位有符号整数（-32768~32767），用于表示一些特殊情况下的数据（如深度图像）。

- CV_32F：32位浮点数，常用于表示图像的像素强度、特征向量等。

- CV_64F：64位浮点数，常用于表示双精度浮点矩阵。

cv::Mat的元素可以通过访问其每个像素的行、列和通道来进行读取和修改。

图像的每个像素都由一个或多个通道组成，常见的是灰度图像（单通道）和彩色图像（三通道，如BGR格式）。

例如，对于一个3通道的彩色图像，可以通过cv::Mat对象的行索引、列索引和通道索引来访问和修改图像的像素值。例如，mat.at(i, j)[2]表示访问第i行、第j列的像素的红色通道值。

1. 在上述定义中，cv::Mat包含了一系列构造函数用于以不同方式创建矩阵。以下是cv::Mat的基本使用方法：

在OpenCV中，创建cv::Mat图像对象的方式有多种。以下列举一些常见的方式，并提供相应的示例代码：

1.创建图像：

• 创建空白图像：

cv::Mat image; // 创建一个空白图像

• 指定大小和通道数创建空白图像：

int rows = 480; // 图像高度
 
int cols = 640; // 图像宽度
 
int channels = 3; // 图像通道数
 
cv::Mat image(rows, cols, CV_8UC3); // 创建指定大小和通道数的空白图像

• 从文件中读取图像：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 从文件中读取图像

• 创建指定数值的图像：

int rows = 480; // 图像高度
 
int cols = 640; // 图像宽度
 
int value = 128; // 像素值
 
cv::Mat image(rows, cols, CV_8UC1, cv::Scalar(value)); // 创建指定大小和像素值的灰度图像

• 复制已有图像：

cv::Mat srcImage = cv::imread("src.jpg"); // 读取源图像
 
cv::Mat dstImage;
 
srcImage.copyTo(dstImage); // 复制图像

• 创建与已有图像具有相同属性的图像：

cv::Mat srcImage = cv::imread("src.jpg"); // 读取源图像
 
cv::Mat dstImage(srcImage.size(), srcImage.type()); // 创建具有相同大小和数据类型的图像

这只是一些创建cv::Mat图像对象的常见方式，读者可以根据实际需求灵活使用。无论是创建空白图像还是从文件中读取图像，都可以通过cv::Mat来进行图像处理和操作。

2.访问像素值：

cv::Vec3b pixel = image.at(y, x); // 获取指定像素处的像素值
 
unsigned char r = pixel[2]; // 获取红色通道的像素值

3.修改像素值：

image.at(y, x) = cv::Vec3b(255, 0, 0); // 设置指定像素处的像素值为蓝色

4.获取图像属性：

int width = image.cols; // 获取图像宽度（列数）
 
int height = image.rows; // 获取图像高度（行数）
 
int channels = image.channels(); // 获取图像通道数
 
int depth = image.depth(); // 获取图像数据类型（位深度）

5.显示图像：

cv::imshow("image", image); // 显示图像窗口
 
cv::waitKey(0); // 等待按键，0表示无限等待

需要注意的是，OpenCV中的图像坐标系的原点通常在左上角，x轴向右增长，y轴向下增长。

这些是OpenCV中图像表示的基本数据结构以及使用方法。你可以通过创建cv::Mat对象来表示和操作图像，使用.at()方法来访问和修改像素值。