opencv中Mat使用,很好,顶! opencv mat at
二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问,i是行序号,j是列序号。
但对于多通道的非unsigned char类型矩阵来说,以上方法都不好(注:后来知道可以通过类型转换,用指针访问data数据,见后文)。可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针,在通过行数与通道数计算相应点的指针。
参照OpenCV的Mat::at()函数,写了一个访问二维Mat矩阵的两个简单的小函数,没有边界检查。
1#include <opencv2/core/core.hpp>
2
3template<typenameItemType>
4ItemType* getMatPointPtr(cv::Mat & src,inti ,intj ,intc = 0)
5{
6ItemType* curRow = src.ptr<ItemType>(i);
7returncurRow + j * src.channels() + c;
8}
9template<typenameItemType>
10ItemType getMatPoint(cv::Mat & src,inti ,intj ,intc = 0)
11{
12ItemType* curRow = src.ptr<ItemType>(i);
13return*(curRow + j * src.channels() + c);
14}
OpenCV中的Mat::at()代码有严格的边界检测,Mat::ptr()也有边界检测,但代码中没有检测j是否越界。
以上为推荐使用的情况,下边的不推荐使用。
可以通过转换指针类型,访问非uchar类型的Mat元素。
例如图像是CV_64FC1格式,可以将Mat.data指针直接转换成double*类型:
1// imgMat is a image.
2double* pimg = (double*)(imgMat.data)
也可以用C++中的显式转换符static_cast,不过要通过void*类型过渡:
1void* pvoid =static_cast<void*>(imgMat.data);
2double* pimg =static_cast<double*>(pvoid);
这种方式在Debug模式下速度提升非常显著,但没有任何的边界检查和异常处理,使用时必须十分小心。使用Mat::ptr的速度和直接使用这种方法差不多,多一层保护总比没有保护强。
(二)
1.从一幅图片中找到所要处理部分的数据,是进行处理的关键步骤!
Mat
2.OpenCV基于C语言接口而建。为了在内存(memory)中存放图像,当时采用名为IplImage的C语言结构体,时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题,但一旦代码开始变得越来越庞大,你需要越来越多地纠缠于这个问题,而不是着力解决你的开发目标。
3.C++出现了,并且带来类的概念,这给用户带来另外一个选择:自动的内存管理(不严谨地说)。OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口,利用自动内存管理给出了解决问题的新方法。使用这个方法,你不需要纠结在管理内存上,而且你的代码会变得简洁(少写多得)。
4.关于Mat,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放。但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的Mat对象时,开辟好的矩阵空间会被重用。也就是说,我们每次都使用大小正好的内存来完成任务。
5.基本上讲Mat是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针。矩阵头的尺寸是常数值,但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同,通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。因此,当在程序中传递图像并创建拷贝时,大的开销是由矩阵造成的,而不是信息头。OpenCV是一个图像处理库,囊括了大量的图像处理函数,为了解决问题通常要使用库中的多个函数,因此在函数中传递图像是家常便饭。同时不要忘了我们正在讨论的是计算量很大的图像处理算法,因此,除非万不得已,我们不应该拷贝大的图像,因为这会降低程序速度。
6.为了搞定这个问题,OpenCV使用引用计数机制。其思路是让每个Mat对象有自己的信息头,但共享同一个矩阵。这通过让矩阵指针指向同一地址而实现。而拷贝构造函数则只拷贝信息头和矩阵指针,而不拷贝矩阵。(都是引用,改变一个的话都会改变)
[cpp]view plaincopy
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