Mat与基本图形绘制

发表于： 2018-08-30 分类于：客户端技术

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Mat对象与IplImage对象

Mat对象OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。分了两个部分，头部与数据部分
IplImage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配与管理内存，对大的程序使用它容易导致内存泄漏问题，下面是IplImage结构体的定义：

 1typedef struct _IplImage
 2{
 3        int nSize;         // IplImage大小
 4        int ID;            // 版本 (=0)
 5        int nChannels;     // 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 
 6        int alphaChannel; // 被OpenCV忽略 
 7        int depth;         // 像素的位深度，主要有以下支持格式： IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F 和IPL_DEPTH_64F 
 8        char colorModel[4]; // 被OpenCV忽略
 9        char channelSeq[4]; // 同上
10        int dataOrder;     // 0 - 交叉存取颜色通道, 1 - 分开的颜色通道.只有cvCreateImage可以创建交叉存取图像
11        int origin;        // 图像原点位置： 0表示顶-左结构,1表示底-左结构
12        int align;         // 图像行排列方式 (4 or 8)，在 OpenCV 被忽略，使用 widthStep 代替
13        int width;        // 图像宽像素数 
14        int height;        // 图像高像素数
15        struct _IplROI *roi; // 图像感兴趣区域，当该值非空时，只对该区域进行处理
16        struct _IplImage *maskROI; // 在 OpenCV中必须为NULL
17        void *imageId;     // 同上
18        struct _IplTileInfo *tileInfo; //同上
19        int imageSize;     // 图像数据大小(在交叉存取格式下ImageSize=image->height*image->widthStep），单位字节
20        char *imageData;    // 指向排列的图像数据
21        int widthStep;     // 排列的图像行大小，以字节为单位
22        int BorderMode[4]; // 边际结束模式, 在 OpenCV 被忽略
23        int BorderConst[4]; // 同上
24        char *imageDataOrigin; // 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 
25
26} IplImage;

Mat对象使用

基本概念

通道

把图像分解成一个或多个颜色成分！

单通道：一个像素点只需一个数值表示，只能表示灰度，0为黑色
三通道：RGB模式，把图像分为红绿蓝三个通道，可以表示彩色，全0表示黑色
四通道：在RGB基础上加上alpha通道，表示透明度，alpha=0表示全透明
双通道：双通道图像不常见，通常在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便

通过画图板的各种格式可以保存出不同的类型

深度

深度即位数（比特数）

位深：一个像素点所占的总位数，也叫像素深度、图像深度等
位深 = 通道数 × 每个通道所占位数
256色图：n位的像素点可以表示2^n种颜色，称2^n色图，n=8时为256色图
8位RGB与8位图：前者的位数指每个通道所占的位数，后者指整个像素点共占的位数
8位RGB是一个24位图，也称为真彩

Mat对象构造函数

Mat() 无参数构造方法
Mat(int rows, int cols, int type) 创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像
Mat(Size size, int type) 创建大小为 size，类型为 type 的图像
Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s) 创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化为值s
Mat(Size size, int type, const Scalar& s) 创建大小为 size，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化为值 s
Mat(const Mat& m) 将m赋值给新创建的对象，此处不会对图像数据进行复制，m和新对象共用图像数据，属于浅拷贝
Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP) 创建行数为rows，列数为col，类型为type的图像，此构造函数不创建图像数据所需内存，而是直接使用data所指内存，图像的行步长由 step指定
Mat(Size size, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP) 创建大小为size，类型为type的图像，此构造函数不创建图像数据所需内存，而是直接使用data所指内存，图像的行步长由step指定
Mat(const Mat& m, const Range& rowRange, const Range& colRange) 创建的新图像为m的一部分，具体的范围由rowRange和colRange指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与m共用图像数据
Mat(const Mat& m, const Rect& roi) 创建的新图像为m的一部分，具体的范围roi指定，此构造函数也不进行图像数据的复制操作，新图像与m共用图像数据

例如：Mat M(2,2,CV_8UC3, Scalar(0,0,255)) 这些构造函数中，很多都涉及到类型type。type可以是CV_8UC1，CV_16SC1，CV_64FC4 等其中前两个参数分别表示行(row)跟列(column)、第三个CV_8UC3中的8表示每个通道占8位、U表示无符号、C表示Char类型、3表示通道数目是3，第四个参数是向量表示初始化每个像素值是多少，向量长度对应通道数目一致如果你需要更多的通道数，需要用宏 CV_8UC(n) ，例如： Mat M(3,2, CV_8UC(5)) 创建行数为 3，列数为 2，通道数为 5 的图像。

Mat对象常用方法

部分复制：一般情况下只会复制Mat对象的头和指针部分，不会复制数据部分
```
1Mat A= imread("XXX");
2Mat B(A)  // 只复制头信息，浅拷贝
```

完全复制：如果想把Mat对象的头部和数据部分一起复制，可以通过如下两个API实现

1Mat F = A.clone();  
2Mat G;
3A.copyTo(G);

Mat对象分为头部与数据部分，赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部，要想用深拷贝只能使用clone() 、 copyTo(Mat dst,int type) !

 1#include <iostream>
 2#include <opencv2\opencv.hpp>
 3
 4using namespace cv;
 5using namespace std;
 6
 7int main(int argc,char **argv)
 8{
 9	Mat src = imread("C:/Users/Tim/Desktop/Image/a.jpg");
10
11	if (src.empty())
12	{
13		std::cout << "load image filed" << std::endl;
14		return -1;
15	}
16
17	namedWindow("input window",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
18	imshow("input window", src);
19
20	//通过ctreat函数创建
21	Mat m_c;
22	m_c.create(4, 4, CV_8UC2);
23	cout << m_c << endl;
24
25	//定义了一个dst对象的时候只是创建了Mat对象的头部
26	Mat dst;
27	dst = Mat(src.size(), src.type());
28	dst = Scalar(127, 0, 255);
29
30	namedWindow("output window", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
31	imshow("output window", dst);
32
33	//都是深拷贝
34	dst = src.clone();
35	src.copyTo(dst);
36
37	//获取通道数
38	cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);
39	cout << "src.channels():" << src.channels() << endl;
40	cout << "dst.channels():" << dst.channels() << endl;
41
42	//获取首行像素指针
43	const uchar* firstRow = dst.ptr<uchar>(0);
44
45	//获取行像素、列像素
46	int row = dst.rows;
47	int col = dst.cols;
48
49	//创建行数为 rows，列数为 col，类型为 type 的图像，并将所有元素初始化
50	Mat m(5, 5, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));
51	cout << m << endl;
52
53	namedWindow("smail", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
54	imshow("smail", m);
55
56
57	//定义小数组
58	Mat C = (Mat_<double>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
59	cout << C << endl;
60	
61	waitKey(0);
62	return 0;
63}

这是创建的5*5的矩阵

关于Scalar

查看源码opencv3源码，发现Scalar做成了模板类，其中有如下构造函数：可以看到，Scalar是一个由长度为4的数组作为元素构成的结构体，Scalar最多可以存储四个值，没有提供的值默认是0。 Scalar常用的使用场景如下：

1Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3));

上面的代码表示：创建一个2通道，且每个通道的值都为（1, 3），深度为32，7行7列的图像矩阵。CV_32F表示每个元素的值的类型为32位浮点数，C2表示通道数为2，Scalar（1,3）表示对矩阵每个元素都赋值为（1, 3），第一个通道中的值都是1，第二个通道中的值都是3. dst = Scalar(127, 0, 255) 上述代码中颜色转换过来就是这样的：

Mat对象使用-四个要点

输出图像的内存是自动分配的
使用OpenCV的C++接口，不需要考虑内存分配问题
赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分
使用clone与copyTo两个函数实现数据完全复制

绘制形状与文字

Point与Scalar

Point表示2D平面上一个点，其成员就是 x,y 坐标

Scalar表示四个元素的向量，表示 RGB 三个通道

代码

  1#include <iostream>
  2#include <opencv2\opencv.hpp>
  3
  4using namespace cv;
  5using namespace std;
  6
  7Mat bgImage;
  8void MyLines();
  9void MyRectangle();
 10void MyEllipse();
 11void MyCircle();
 12void MyPolyon();
 13void Random();
 14int main(int argc, char **argv){
 15
 16	bgImage = imread("C:\\Users\\Tim\\Desktop\\Image\\a.jpg");
 17	if (bgImage.empty()){
 18		cout << "load image filed..." << endl;
 19		return -1;
 20	}
 21	MyLines();
 22
 23	MyRectangle();
 24
 25	MyEllipse();
 26
 27	MyCircle();
 28
 29	MyPolyon();
 30
 31	//绘制文字
 32	//背景图、文字、起始点、字体（前提是系统必须支持设定的字体）、字体放大倍数、颜色、线粗、线条类型
 33	putText(bgImage, "HelloWorld", Point(30, 50), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 2.0, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
 34	namedWindow("src_window", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 35	imshow("src_window", bgImage);
 36
 37	//Random();
 38
 39	waitKey(0);
 40	return 0;
 41}
 42
 43//绘制线条
 44void MyLines(){
 45	Point p1 = Point(0, 0);
 46	Point p2 = Point(410, 624);
 47	Scalar color = Scalar(0, 0, 255);
 48	//背景图、直线两头坐标、颜色、线粗、
 49	//line(bgImage, p1, p2, color, 4, LINE_8);
 50	//line(bgImage, p1, p2, color, 4, LINE_4);
 51	line(bgImage, p1, p2, color, 4, LINE_AA);//LINE_AA是无锯齿
 52}
 53
 54//绘制矩形
 55void MyRectangle(){
 56	//起始坐标点，宽和高
 57	Rect rect = Rect(120, 20, 200, 200);
 58	Scalar color = Scalar(0, 255, 0);
 59	rectangle(bgImage, rect, color, 2, LINE_AA);
 60}
 61
 62//绘制椭圆
 63void MyEllipse(){
 64	Scalar color = Scalar(255, 0, 0);
 65	//背景图、中心点坐标、长轴和短轴、椭圆的倾斜度、（0-360就是绘制完整椭圆）、颜色、线粗、无锯齿
 66	ellipse(bgImage, Point(bgImage.cols / 2, bgImage.rows / 2), Size(bgImage.cols / 4, bgImage.rows / 8), 45, 0, 180, color, 2, LINE_AA);
 67}
 68
 69//绘制圆
 70void MyCircle(){
 71	Scalar color = Scalar(255, 255, 0);
 72	//背景图、圆心、半径
 73	Point center = Point(bgImage.cols / 2, bgImage.rows / 2);
 74	circle(bgImage, center, 150, color, 2, LINE_8);
 75}
 76
 77//绘制多边形
 78void MyPolyon(){
 79	//定义好多边形顶点的二维数组
 80	Point pts[1][5];
 81	pts[0][0] = Point(100, 100);
 82	pts[0][1] = Point(120, 180);
 83	pts[0][2] = Point(220, 200);
 84	pts[0][3] = Point(150, 80);
 85	pts[0][4] = Point(100, 100);
 86
 87	const Point* ppts[] = { pts[0] };
 88	int npt[] = { 5 };
 89	Scalar color = Scalar(0, 255, 255);
 90	fillPoly(bgImage, ppts, npt, 1, color, 8);
 91}
 92
 93//绘制随机线条
 94void Random(){
 95	RNG rng(12345);//设置随机种子
 96	Point pt1;
 97	Point pt2;
 98	Mat bg = Mat::zeros(bgImage.size(), bgImage.type());
 99	namedWindow("random", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
100
101	for (size_t i = 0; i <10000; i++)
102	{
103		//确保随机数的范围
104		pt1.x = rng.uniform(0, bg.cols);
105		pt2.x = rng.uniform(0, bg.cols);
106		pt1.y = rng.uniform(0, bg.rows);
107		pt2.y = rng.uniform(0, bg.rows);
108
109		waitKey(100);
110		Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
111		line(bg, pt1, pt2, color, 1, 8);
112		imshow("random", bg);
113	}
114}

随机线条