[转]OpenCV中的数据结构

我的OpenCV学习笔记（24）：详细讨论OpenCV中的数据结构

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2012-12-31 

 分类：

opencv（24） 

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最近在写自己的算法，其实就是对一些传统算法的改进。传统算法可以参考opecv的源代码。在阅读源代码的过程中，我慢慢领会到了opencv的强大之处，并不是因为它实现了各种算法，而是在于它对于基本数据结构的设计，是得其他人可以很方便的使用这些数据结构来实现自己的算法。在帮助手册中，已经对于这些数据结构有比较详细的描述了。今天我就为英语不好的孩子们服务一下，简单的介绍一下它们。


首先介绍2维点对Point_，它的是一个模板类。我们可以直接访问数据成员x,y。它不仅定了+、-、==、!=这4个基本的操作，还定义了点乘、叉乘等操作。特别的这个类还提供了inside函数来判断一个点是否在矩形区域内。此外，还定义了一些其他的类型转化函数，比如转化为1.X版本的CvPoint。
为了方便使用，opencv又对常用的类型进行了定义：
typedef Point_<int> Point2i;
typedef Point2i Point;
typedef Point_<float> Point2f;
typedef Point_<double> Point2d;


同理还有Point3_，只不过它是一个3维点(x,y,z)而已。它的常用类型是：
typedef Point3_<int> Point3i;
typedef Point3_<float> Point3f;
typedef Point3_<double> Point3d;


介绍完点，就可以介绍Size_了。它也是模板类。
typedef Size_<int> Size2i;
typedef Size2i Size;
typedef Size_<float> Size2f
Size能够访问的成员变量是height和width。还定义了area函数来求面积。其他的操作基本都是类型转化函数。


下来介绍Rect_模版类。它是由左上角点和长度、宽度定义的。在opecv中，一般定义为左开右闭区间。有意思的是，这个类竟然也提供了一个Rect+Point的函数，作用是对矩形的偏移，还有一个Rect + Size的函数，在左上角不变的情况下，重新调整矩形的大小。其他的操作还有与&和|，是求两个矩形的交集和并集。

除了基本的矩形之外，opecv还提供了一个可以旋转的矩形RotatedRect，它是由中心、变长、旋转角度决定的。你可以访问它的这三个成员，也可以使用points函数返回它的4个顶点，使用boundingRect求出它的外接矩形（非旋转），下面是一个例子：

int main(void)
{
    Mat bg(200,200,CV_8UC3,Scalar(0));
    imshow("",bg);
    RotatedRect rRect(Point2f(100,100),Size(100,100),40);
    Point2f vertices[4];
    rRect.points(vertices);
    for(int i = 0; i < 4;++i)
        line(bg,vertices[i],vertices[(i+1)%4],Scalar(0,255,0));
    Rect brect = rRect.boundingRect();
    rectangle(bg,brect,Scalar(255,0,0));
    imshow("",bg);
    waitKey();
    return 0;
}

下面介绍Matx类，这也是一个模板类，用来记录一些小的矩形。这些矩形在编译前大小就固定了：
typedef Matx<float, 1, 2> Matx12f;
typedef Matx<double, 1, 2> Matx12d;
...
typedef Matx<float, 1, 6> Matx16f;
typedef Matx<double, 1, 6> Matx16d;
typedef Matx<float, 2, 1> Matx21f;
typedef Matx<double, 2, 1> Matx21d;
...
typedef Matx<float, 6, 1> Matx61f;
typedef Matx<double, 6, 1> Matx61d;
typedef Matx<float, 2, 2> Matx22f;
typedef Matx<double, 2, 2> Matx22d;
...
typedef Matx<float, 6, 6> Matx66f;
typedef Matx<double, 6, 6> Matx66d;


如果要使用灵活的矩形，还是用Mat吧。


下面介绍Vec类，它其实是元素较少的向量。
typedef Vec<uchar, 2> Vec2b;
typedef Vec<uchar, 3> Vec3b;
typedef Vec<uchar, 4> Vec4b;
typedef Vec<short, 2> Vec2s;
typedef Vec<short, 3> Vec3s;
typedef Vec<short, 4> Vec4s;
typedef Vec<int, 2> Vec2i;
typedef Vec<int, 3> Vec3i;
typedef Vec<int, 4> Vec4i;
typedef Vec<float, 2> Vec2f;
typedef Vec<float, 3> Vec3f;
typedef Vec<float, 4> Vec4f;
typedef Vec<float, 6> Vec6f;
typedef Vec<double, 2> Vec2d;
typedef Vec<double, 3> Vec3d;
typedef Vec<double, 4> Vec4d;
typedef Vec<double, 6> Vec6d;
它支持加、减、数乘、相等、不等、求范数等运算。




Scalar_类其实是用Vec<tp,4>派生下来的，也就是说，它是一个4元组：typedef Scalar_<double> Scalar;
他通常用来传递像素。


Range类用来指定连续的子序列。比如矩阵的一部分，比较简单，我们直接看定义：

class CV_EXPORTS Range
{
public:
    Range();
    Range(int _start, int _end);
    Range(const CvSlice& slice);
    int size() const;
    bool empty() const;
    static Range all();
    operator CvSlice() const;

    int start, end;
};

讲完这些简单的类型之后，我们看一个非常重要的类型；Mat。Mat是opencv中的一种非常重要的数据结构，当刚开始使用时，我仅仅把它当做一个储存图像的数据结构，后来才慢慢理解，它不仅可以储存二维矩阵，也可以储存高维矩阵，这在模式识别、机器学习中是非常常用的。对于这类问题，我们就没有必要自己手动分配内存了，直接使用它们就可以了。这个类的内容很多，但opencv的帮助手册，很好的帮我们理清的其中的内容。
其中的核心数据成员data的储存方式在前一篇博客《我的OpenCV学习笔记（23）：Mat中实际数据是如何保存的》中已经讨论过了，这里只做一个补充，就是多维情况：

int main(void)
{
    int sz[]={4,5,6};
    Mat img(3,sz,CV_8U);//3维数组
    cout<<img.dims<<endl;
    cout<<img.size[0]<<endl;
    cout<<img.size[1]<<endl;
    cout<<img.size[2]<<endl;

    cout<<img.step[0]<<endl;
    cout<<img.step[1]<<endl;
    cout<<img.step[2]<<endl;
    //遍历每个元素
    for(int i = 0; i < 4;++i)
    {
        for(int j = 0; j < 5;++j)
        {
            for(int k = 0; k < 6;++k)
            {
                cout<<(int)*(B.data + B.step[0]*i + B.step[1]*j + B.step[2]*k)<<endl;
            }
        }
    }
    return 0;
}

我们建立了一个3维数组，数组的每一维长度分别为4,5,6。这可以通过size来获得。由于每个第一维向量中包含5个第二维的数组，而每个第二维数组中又包含了6个第三维数组，所以第一维每增加一步，相当于整个地址移动了5*6.所以step[0],等于30.
下面我们主要是看看Mat提供的函数。
首先是构造函数，光构造函数就有很多种，这里介绍几种常用的方式：
1.使用(nrows, ncols, type)，初始化2维矩阵
// 创建一个7*7的2通道浮点矩阵，通常这样的矩阵用来表示复矩阵
Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3));
//改变为100*60的15通道uchar矩阵，原先的数据将会被释放
M.create(100,60,CV_8UC(15));
创建高维矩阵
//创建100*100*100的3维矩阵
int sz[] = {100, 100, 100};
Mat bigCube(3, sz, CV_8U, Scalar::all(0));


下面是一些简单的对整行、整列的操作
// 第5行*3 + 第3行，这样的操作在线性代数中很常见
M.row(3) = M.row(3) + M.row(5)*3;


// 把第7列拷贝到第1列
// M.col(1) = M.col(7); // 不能这样写
Mat M1 = M.col(1);
M.col(7).copyTo(M1);


用源图像的一部分创建新图像
// 创建一个320*240的图像
Mat img(Size(320,240),CV_8UC3);
// 选择感兴趣区域
Mat roi(img, Rect(10,10,100,100));
// 将区域改为绿色，原图像也会发生修改
roi = Scalar(0,255,0);


B是A的[1,3)列，对B的修改会影响A

int main(void)
{
    Mat A = Mat::eye(5,5,CV_8U);

    Mat B = A(Range::all(),Range(1,3));
    B.setTo(100);
    for(int i = 0; i < 5;++i)
    {
        for(int j = 0; j < 5;++j)
        {
            cout<<(int)A.at<uchar>(i,j)<<endl;
        }
    }
    return 0;
}

如果需要深拷贝，则使用clone方法。


对于初始化Mat，还有其他的一些方法：
比如Matlab风格的 zeros(), ones(), eye()：
M += Mat::eye(M.rows, M.cols, CV_64F);


Mat M = (Mat_<double>(3,3) << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1);


如果是处理“外来”的数据，那么则在构造函数中加上data则会非常方便的将外来数据转化为Mat结构：

void process_video_frame(const unsigned char* pixels,int width, int height, int step)
{
    Mat img(height, width, CV_8UC3, pixels, step);
    GaussianBlur(img, img, Size(7,7), 1.5, 1.5);
}

double m[3][3] = {{a, b, c}, {d, e, f}, {g, h, i}};
Mat M = Mat(3, 3, CV_64F, m).inv();

特别的，对于与opencv1.X中的IplImage结构的交互：

IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);
Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat
CvMat oldmat = mtx; // convert Mat -> CvMat

说完了，构造、初始化，应该讨论元素访问的方法，这个在之前的博客中也有提过《我的OpenCV学习笔记（二）：操作每个像素》这里就不再重复了。