[转载] OpenCV2.4.3 CheatSheet学习（一）

OpenCV向MATLAB靠拢，图像的操作方法变得不那么C了，更m了一些。比如，MATLAB中的常用函数imshow、imread、imwrite函数在OpenCV中已经有了同名的兄弟。
此外，OpenCV 2.4.3中更加强调对矩阵的操作，以前的CvMat和CvArr目测现在正在被一个新成员Mat给后来居上了。
在doc目录里出现了一个Cheat Sheet，好家伙，原来是OpenCV的作弊纸呀，把基本用法整理成考试必备的模样，正好方便我们学习了。

所以，我们来共同学习一下吧：

一、矩阵基础操作：
Mat image(240, 320, CV8UC3);
第一个参数是rows，该矩阵的行数；第二个参数是cols，该矩阵的列数；第三个参数是该矩阵元素的类型。这句话表示创建一个大小为240×320的矩阵，里面的元素为8位unsigned型，通道数(channel)有3个。

image.create(480, 640, CV8UC3);
分配（或重新分配）image矩阵，把大小设为480×640，类型设为CV8UC3。

Mat A33(3, 3, CV_32F, Scalar(5));
定义并初始化一个3×3的32bit浮点数矩阵，每个元素都设为5。

Mat B33(3, 3, CV_32F);
B33 = Scalar(5);
和上面的作用一样。

Mat C33 = Mat::ones(3, 3, CV32F)*5.;
ones函数很像MATLAB里的语句吧。这句的意思是先定义一个3×3的32bit浮点数矩阵，元素全为1，所有元素再乘以5.0。

Mat D33 = Mat::zeros(3, 3, CV32F) + 5.;
和上面类似，先定义个3×3的32bit浮点数矩阵，元素全为0，再将所有元素加上5.0；

double a = CV_PI/3;
Mat A22 = (Mat_(2, 2) << cos(a), -sin(a), sin(a), cos(a));
CV_PI就是少年派的那个派。第二句这个写法很牛x的样子，我也没见过，不过看样子是创建一个2×2的float矩阵，把后面四个三角函数值分别赋给4个元素。

float B22data[] = {cos(a), -sin(a), sin(a), cos(a)};
Mat B22 = Mat(2, 2, CV32F, B22data).clone();
第一句创建一个普通数组B22data，第二句创建一个2×2的32bit浮点数矩阵，并使用用B22data数组里的值初始化，然后克隆一下赋给B22矩阵。
为什么这里还要克隆一下，不是多此一举吗？不是的，用一个数组去初始化一个矩阵的话，你会发现这个矩阵引用了数组的内存地址。不克隆的话，上面例程的后果是B22data数组、Mat(2,2...)这个临时变量矩阵、B22矩阵这三把勺子都插在同一个碗里。

randu(image, Scalar(0), Scalar(256));
把image弄成一个符合正太分布的随机数矩阵，rand表示random，u表示uniform；第二个参数是随机数下限，方括号哦；第三个参数是随机数上限，圆括号。

randn(image, Scalar(128), Scalar(10));
高斯分布的随机数矩阵；第二个参数是均值，第三个参数是标差。

Mat image_alias = image;
没有拷贝里面的数据。

float* Idata=new float[480*640*3];
Mat I(480, 640, CV32FC3, Idata);
第一句定义一个480×640×3×sizeof(float)字节这么大的数组；第二句创建一个矩阵I，引用的是Idata的地址。

vector iptvec(10);
Mat iP(iptvec); 
还能和STL一起用啊，以前真不知道。第一句话创建了一个有10个Point的向量，注意Point有两个int型元素。第二句创建了一个矩阵，元素类型根据就自动设为CV_32SC2，表示32bit signed int，2个channel。

IplImage* oldC0 = cvCreateImage(cvSize(320,240),16,1);
Mat newC = cvarrToMat(oldC0);
IplImage oldC1 = newC;
CvMat oldC2 = newC;
这是为了把经典的OpenCV图像导成矩阵，第一句创建一个320×240的图像；第二句话把IplImage转成Mat；第三句话把Mat转成IplImage；第四句把Mat转成CvMat。

Mat newC2 = cvarrToMat(oldC0).clone();
转换后克隆一下赋值。

vector ptvec = Mat(iP);
把Mat又转成vector。

（转来转去真复杂对吧）

A33.at(i,j) = A33.at(j,i)+1;
操作A33矩阵在row为i，col为j处的元素。需要显式指定A33里的元素类型，本例是float。

Mat dyImage(image.size(), image.type());
for(int y = 1; y < image.rows-1; y++)
{
Vec3b* prevRow = image.ptr(y-1);
Vec3b* nextRow = image.ptr(y+1);
for(int x = 0; y < image.cols; x++)
for(int c = 0; c < 3; c++)
dyImage.at(y,x)[c] = saturate_cast(nextRow[x][c] - prevRow[x][c]);
}
第一句话创建一个和image大小、类型都一样的矩阵。
Vec3b是一个预定义的类型，三个无符号字符组成的向量：
typedef Vec Vec3b;
saturate_cast是一个强制类型转换，把圆括号里的东西转换为尖括号里的类型。
for循环里的语句是把矩阵dyImage里的元素都赋值为后一行的值减去前一行的值，注意这个矩阵里的值是个具有三个元素的向量，理解为数组就行了，所以用方括号访问。

Mat::iterator it = image.begin(), itEnd = image.end();
for(; it != itEnd; ++it)
(*it)[1] ^= 255;
用过STL里的迭代器吗？用过的话就不解释了，没用过的还是先看看STL吧。
对image每个值（Vec3b向量）的第一个元素和0xFF做异或。


sume
2012.12.25

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