[转]OpenCV—Mat类

 要熟练使用OpenCV，首先最重要的就是学会Mat数据结构，下面详细介绍一下其应用。

在opencv中Mat被定义为一个类，也可以把它看作一个数据结构，它是以矩阵的形式来存储数据的。这里先介绍一下Mat的基本属性：

 

Mat的常见属性

属性	说明
data	uchar型的指针。Mat类分为了两个部分:矩阵头和指向矩阵数据部分的指针，data就是指向矩阵数据的指针。
dims	矩阵的维度，例如5*6矩阵是二维矩阵，则dims=2，三维矩阵dims=3.
rows	矩阵的行数
cols	矩阵的列数
size	矩阵的大小，size(cols,rows)
channels()	矩阵元素拥有的通道数，例如常见的彩色图像，每一个像素由RGB
type()	表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）如：,CV_8UC3
depth()	矩阵中元素的一个通道的数据类型，这个值和type是相关的。例如 type为 CV_8UC3，一个3通道的16位的有符号整数。那么，depth则是CV_8UC
elemSize()	矩阵一个元素占用的字节数(不区分通道，即多个通道的总和)
elemSize1()	矩阵一个元素每个通道占用的字节数(区分通道，单个个通道的值)
flags	一个int型数字，保存了许多有用的信息，flags说明；

Mat有非常多的创建方法，下面介绍几种常见的方式：

1、Mat M   //创建一个矩阵头，没有数据。

2、Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,1));
//2*2大小的矩阵，每个元素为3通道8位无符号整数，如下：
0 0 1 0 0 1
0 0 1 0 0 1

3、Mat M(2,2,CV_8UC1,Scalar(10));
//与上面类似：
10 10
10 10

4、Mat M(2,2,CV_8UC1,Scalar::all(0));
//数据全为0；

5、Mat M = (Mat_(3,3) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9);
/*初始化赋值
注意问题：Mat可以通过row(),col()函数来访问每一行每一列，Mat结构可以通过clone(),copyTo()函数进行复制，直接赋值的话只会把新Mat的data指向原来Mat的data，而不会重新创建一个数据域；*/

除此之外，Mat还有一些常见的函数用来创建和初始化矩阵：

Mat E = Mat::eye(4,4,CV_64F);
Mat Z = Mat::zeros(4,4,CV_32F);
Mat O = Mat::ones(4,4,CV_8UC1);

分别用来创建一个4*4的单位矩阵，全0矩阵，全1矩阵，类似于Matlab中的矩阵创建。

Mat数据的输出

 在vs中Mat输出数据很方便，直接用cout 就可以数据Mat中的数据了，还包括了一些不同的输出格式。可以通过format（Mat，“ ”）函数来实现，“ ”中不同的值代表不同的输出格式：C，python，csv，numpy，默认的格式与matlab相同。

Mat数据的读取

下面为Mat创建矩阵的相关测试代码：

#include<iostream>  
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;  

int main()
{
    Mat E = Mat::eye(4,4,CV_64F);
    Mat Z = Mat::zeros(4,4,CV_32F);
    Mat O = Mat::ones(4,4,CV_8UC1);
    cout << "E:
" << E << endl;
    cout << "Z:
" << Z << endl;
    cout << "O:
" << O << endl;

    Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,1));
    Mat M1(2,2,CV_8UC1,Scalar::all(0));
    Mat M2;
    M2.create(2,2,CV_8UC1);
    Mat M3 = (Mat_<double>(3,3) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9);
    Mat M4 = M3.row(1);
    Mat M5(5,5,CV_8UC1,Scalar(10));

    cout << "M:
" << M << endl;
    cout << "M1:
" << M1 << endl;
    cout << "M2:
" << M2 << endl;
    cout << "M3:
" << M3 << endl;
    cout << "M4:
" << M4 << endl;
    cout << "M4(Format C):
" << format(M4,"C") << endl;    //不同形式的输出
    cout << "M5:
" << M5 << endl;

    waitKey(0);
    return 0;
}

转自：

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a0e04380100r289.html

矩阵数据类型

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

 S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型

例：

 CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵,

 CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵

 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1

CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2
CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3
CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4
CV_32SC1 CV_32FC1 CV_64FC1
CV_32SC2 CV_32FC2 CV_64FC2
CV_32SC3 CV_32FC3 CV_64FC3
CV_32SC4 CV_32FC4 CV_64FC4

其中，通道表示每个点能存放多少个数，类似于RGB彩色图中的每个像素点有三个值，即三通道的。

 图片中的深度表示每个值由多少位来存储，是一个精度问题，一般图片是8bit（位）的，那么深度是8。