Opencv的Mat内容小记

转载自知乎博主：逍遥王可爱 https://zhuanlan.zhihu.com/p/258369721

1.Mat是什么

Mat是一种图像容器，是二维向量，灰度图的Mat一般存放<uchar>类型，RGB彩色图像一般存放<Vec3b>类型。

单通道灰度图数据存放样式：

RGB三通道彩色图存放形式不同，每列并列存放通道数量的子列（注意通道数量反转为了BGR）：

通常情况下Mat的每一行是连续存放的，也就是在内存上图像的所有数据存放成一行，在用指针访问时可以提供很大方便。可以用 isContinuous()函数来判断图像数组是否为连续的，语句为

if (img.isContinuous()){}

2.如何创建Mat对象

Mat到底有哪些参数呢，OpenCV官方文档对Mat的描述如下：

class CV_EXPORTS Mat
{
public:
// ... a lot of methods ...
...
/*! includes several bit-fields:
- the magic signature
- continuity flag
- depth
- number of channels
*/
int flags;
//! the array dimensionality, >= 2
int dims;
//! the number of rows and columns or (-1, -1) when the array has more than 2 dimensions
int rows, cols;
//! pointer to the data
uchar* data;
//! pointer to the reference counter;
// when array points to user-allocated data, the pointer is NULL
int* refcount;
// other members
...
};

当我们用构造函数创建一个Mat对象的时候，可以指定图像的数据类型有CV_8UC1、CV_8UC3、CV_32FC1、CV_32FC3等多种形式，如定义

Mat img(480, 640, CV_16UC1);

就是创建一个640*480的16位深的单通道Mat对象。CV_8UC3自然就是最常见的8位3通道图（即255的RGB图像）。

当然最常用的是用opencv读入一张本地图像，此时自动就是一个Mat对象，但有时我们需要像python里的numpy那样方便地转换Mat对象的数据类型，numpy里可以这样操作

img=img.astype(np.uint16)#此时转为了16位深的无符号整数类型

在C++的opencv里，就是这样转为16位的无符号整数三通道的：

using namespace cv;
Mat Data = imread("xxxx.jpg");
Mat output;
Data.convertTo(output,CV_16UC3);//想覆盖原图的话直接Data,convertTo(Data,CV_16UC3);即可

Mat也可以通过深拷贝创建一个新地址的Mat，避免影响原始的Mat:

Mat copy;
image.copyTo(copy);
//也可用下面的语句
Mat copy = image.clone();

除此之外，python的numpy里经常采用如下的方式构建全1的矩阵：

import numpy as np
FULL_KERNEL_5 = np.ones((5, 5), np.uint8)

那么c++里如何构建这样的Mat呢？

Mat kernel = Mat::ones(3,3,CV_8UC1);

这样就创建了一个全为1的矩阵了（类似的可以zeros等等是一样的创建方法）。

有时我们对图像进行一些像素值的缩放，也就是对某个图像进行全部元素的加减乘除，python里自然非常方便，如所有元素除以100，那么image / 100.0即可。c++里使用convertTo非常容易实现这点（不必for循环了）。

如果我们要对矩阵A进行元素的加减乘除操作得到B，即B=a*A+b，则

A.convertTo(B,CV_32F,a,b);

举个例子，刚刚提到的全部元素除以100那就是

A.convertTo(B,CV_32F,0.01,0.00);

Mat也支持自己给值初始化：

Mat T_cam_in_O_g0 = (Mat_ <float>(1, 3) << 8, -2.60446658, -8.59534703);

如果要把已存在的vector转为Mat,那怎么转呢？

一维vector转Mat：

cv::Mat convertVector2Mat(vector<float> v, int rows)
{     cv::Mat mat = cv::Mat(v);//将vector变成单列的mat     cv::Mat dest = mat.reshape(1, rows).clone();//PS：必须clone()一份，否则返回出错     return dest;
}

二维vector转Mat：

void two_d_vector2Mat(vector<vector<float>> src,Mat &dst)
{Mat temp(src.size(),src.at(0).size(),CV_32FC1);for(int i=0; i<temp.rows; ++i)for(int j=0; j<temp.cols; ++j)temp.at<float>(i, j) = src.at(i).at(j);temp.copyTo(dst);
}

3.Mat对象如何访问元素

从Mat的类定义看，用data可以方便访问图像元素值。用Mat存储一幅图像时，若图像在内存中是连续存储的（即Mat对象的isContinuous == true），则可将图像的数据看成是一个一维数组，而其data（uchar*）成员就是指向图像数据的第一个字节的指针，因此可以用data指针访问图像数据，OpenCV中将data定义为uchar*类型。那么我们如何通过data指针去访问和修改图像的某一个像素值呢，对于数据为uchar类型的Mat对象，可以直接用data访问和修改，对于其他类型的Mat对象，将data强制转换成指向Mat对象对应数据类型的指针即可访问。

可以把Mat对象方便地转为一维指针数组，便于指针操作（指针访问数组进行操作速度更快）：

unsigned short* Array = (unsigned short*)Data.data;
delete[] Array;

当然借用opencv里Mat类的智能指针最佳，这样即可auto data = Data.ptr();

对这个数组进行了一系列图像处理操作后，如果要保存回Mat便于后续imshow和imwrite，保存方式可以这样：

Mat newData(480, 640, CV_16UC3, Array);

当然这样是灵活的提供了自己创的指针，用了后还需要delete，为了方便可以用Mat自带的智能指针进行操作。

这里举一个实例：如果我们只对像素值小于0.1的像素才执行膨胀操作（也就是为了填充0），python里搞一个mask就可以轻易实现

empty_pixels = (image < 0.1)
dilated = cv2.dilate(image)
depth_map[empty_pixels] = dilated[empty_pixels]

在c++里则不然，用智能指针可以这样操作：（构建行智能指针数组）

 Mat depth_tmp;//初始化一个矩阵备用dilate(image, tmp);for (int k = 0; k < 480; k++){auto *data1 = image.ptr<float>(k);//创建行智能指针auto *data2 = tmp.ptr<float>(k);for (int q = 0; q < 640; q++){if (data1[q] < 0.1)//小于0.1的视作空像素（空洞）{data1[q] =  data2[q];//对于image里的的空洞，把tmp赋给image}}}

这样使用智能指针也可以(这样可以操作每个元素了，但速度慢于上面的方法)

 for (int k = 0; k < 480; k++){for (int q = 0; q < 640; q++){auto *ptr = depthArray.ptr<uint16_t>(k, q);if (ptr[0] ==0){ptr[0] = 10;}}}

当然也可以不用指针，而是用at方法去读取任意的[i,j]位置（i为多少行，即y坐标，j为多少列，即x坐标）的像素值，但这个方法速度慢于指针读取的方法，depthArray.at<uint16_t>(i, j)。

4.Mat的计算

转置：mat.t()

求逆：cv::invert(matrix, mat_inv, DECOMP_LU);

但这里invert得到的是double类型，转为float
mat_inv.convertTo(mat_inv, CV_32FC1);

矩阵乘法：A*B（当然A可以是矩阵也可是某个标量）

矩阵取某行/列或者某些行/列：out_mat = mat.colRange(0,2).clone();//复制第0列和第1列（注意左闭右开）

如果需要把某个Mat结果（这里是result）存入到float *out这样的指针当中，这时可以用memcpy

memcpy(out, result, sizeof(float) * result.rows * result.cols);

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