RV1126-OPENCV Mat理解

发布于:2025-05-30 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0)

一.Mat概念

        Mat 是整个图像存储的核心也是所有图像处理的最基础的类,Mat 主要存储图像的矩阵类型,包括向量、矩阵、灰度或者彩色图像等等。Mat由两部分组成:矩阵头,矩阵数据。矩阵头是存储图像的长度、宽度、色彩信息等头部信息;矩阵数据则是存储具体的图像数据。(我的理解就是,Mat是把图像分为一块一块矩阵类型保存,矩阵头显示这张图片基本信息,如这张图片多大,是不是彩色;具体的信息存储由矩阵数据存储)。

二.Mat通道

图中C1,C2,C3,C4代表几通道 ;前面CV_8U,8S,16U,16S,32U,32S代表用什么类型存储,例如:CV_8U就是用8位无符号类型存储,CV_8S就是用8位有符号存储。

  •  单通道(灰度图),就是图片是灰色的

  •  双通道(二值图像),就是黑白照片

  •  三通道(RGB 彩色图像)

  •  四通道(带 Alpha 的四通道图像),就是ARGB图像,更好看一点。

 三.Mat创建和构造方法

  • Mat(int rows, int cols, int type);

 重载的构造函数,这个构造函数在创建的时候,提供矩阵的大小,分别是 rows、cols 以及存储类型 type
rows:行数,也指的是图像的高度,height。
cols:列数,也指的是图像的宽度,width。
type:通道类型,具体的看上面的图
示例:Mat t1 = Mat(300,300,CV_8UC1),这指的是创建一个 width:300,height:300,单通道的灰度图像.

  •  Mat(Size size, int type);

 重载的构造函数,这个构造函数在创建的时候,需要传入 Size 类和类型。
第一个传参:Size 结构体,Size(width,height)
第二个传参:type 通道类型,具体的看上面的图
示例:Mat t2 = Mat(Size(300,300),CV_8SC3),这指的是创建一个 width:300,height:300,三通道的灰度图像

  •  Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);

 重载的构造函数,这个构造函数在创建的时候,提供矩阵的大小,分别是 rows、cols、存储类型 type、还有 Scalar 颜色标量。
第一个传参:rows 行数,也指的是图像的高度,height。
第二个传参:cols 列数,也指的是图像的宽度,width。
第三个传参:type 通道类型,具体的看上面的图
第四个传参:Scalar 颜色标量,Scalar(v0,v1,v2,v3),v0,v1,v2,v3 分别对应 OPENCV 颜色分量的四个值
示例: Mat mat = Mat(300,300,CV_8UC3,Scalar(255,255,255));表示的是创建cols:300,rows:300,三通道的灰度,颜色标量为白色的图像

  • Mat::zeros(rows,cols,type); 

 重载的构造函数,这个构造函数在创建的时候,提供矩阵的大小,分别是 rows、cols 以及存储类型 type。ZEROS 相当于创建一张黑色的图片,每个像素通道为 0,并且 Scalar(0,0,0)。
第一个传参:rows 行数,也指的是图像的高度,height。
第二个传参:cols 列数,也指的是图像的宽度,width。
第三个传参:type 通道类型,具体的看上面的图
示例: Mat::zeros(300,300,CV_8SC3);,这指的是创建一个 width:300,height:300,三通道的彩色图像,Scalar(0,0,0),相当于Mat mat = Mat(300,300,CV_8SC3,Scalar(0,0,0));

  •  Mat::ones(rows,cols,type);

 重载的构造函数,这个构造函数在创建的时候,提供矩阵的大小,分别是 rows、cols 以及存储类型 type。ONES 相当于每个像素第一个通道为 1,后面两个通道为 0。
第一个传参:rows 行数,也指的是图像的高度,height。
第二个传参:cols 列数,也指的是图像的宽度,width。
第三个传参:type 通道类型,具体的看上面的图
示例: Mat::ones(300,300,CV_8SC3),这指的是创建一个 width:300,height:300, 三通道的彩色图像,Scalar(1,0,0),这等同于 Mat mat = Mat(300,300,CV_8SC3,Scalar(1,0,0));

四. imread读取图片信息和imwrite写入数据

  1. imread:读取图片信息。

 Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );

第一个参数:filename 图片的名称,名称可以是绝对路径也可以是相对路径
第二个参数:flags 标识符,flags 标识符默认为 IMREAD_COLOR。flags 一般分为三种:
IMREAD_UNCHANGED(<0)按原样加载图像(包括 alpha 通道(如果存在)
IMREAD_GRAYSCALE(0)将图像作为强度加载(灰白照片)
IMREAD_COLOR(> 0)以 RGB 格式加载图像(彩色照片)

返回值:Mat 矩阵

  • 例如:读取彩色三通道图片

Mat img_mat = imread("frame1.jpg");
printf("width = %d, height = %d, channels = %d\n", img_mat.cols, img_mat.rows, img_mat.channels());
...........................................................................................
输出结果:width = 1920, height = 1080, channels = 3

  • 例如:读取灰白单通道图片

Mat img_mat_gray = imread("gray_frame1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
printf("img_mat_gray_width = %d, img_mat_gray_height = %d, img_mat_gray_channels = %d\n", img_mat_gray.cols,img_mat_gray.rows, img_mat_gray.channels());
.................................................................................................................
输出的结果:img_mat_gray_width = 1920, img_mat_gray_height = 1080, img_mat_gray_channels = 1 

2. imwrite:保存图片

 imwrite(const String& filename, InputArray image, const std::vector<int>& params);

第一个传参:filename 表示要保存的文件名
第二个传参:image 表示需要保存的图像数据
第三个传参:params 保存图像可选参数,主要是设置图像的质量,设置规则具体的我们来看看,该参数需要按照参数 id+参数值成对出现,可以出现多对参数值(比如 (paramId_1, paramValue_1, paramId_2, paramValue_2, ...)),但必须保证这些参数对是相关的,比如保存 JPG 图像时,只能使用和 JPEG 相关的参数 ID 进行组合使用。这里的 ID 基本上是 cv::ImwriteFlags。

  • 例如:使用默认的方式 imwrite 保存图片

Mat mat = Mat(300,300,CV_8UC3,Scalar(218,112,214));
imwrite("mat_demo.jpg", mat);
。。。。。。。。。。。。。。。。。。
上面是使用默认的方法保存图片,这种方法的所有参数都是默认选项。出来图片就是:

  •  使用 params 的方式 imwrite 保存图片

Mat quality_frame1_mat = imread("frame1.jpg");
std::vector<int> params = {cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY, 40};
imwrite("quality_mat_demo.jpg", quality_frame1_mat , params);
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
这种方法使用的是 params 参数的方式去设置,上面我们设置了图像的质量在 40,大家如果想设置其他功能可以参考上面的枚举进行设置。经过编码质量 40 的处理后的图像大小小于原图像大小,这说明编码质量关乎着文件的大小和画面的质量

五.代码具体

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv; //Must Need Write cv
using namespace std;

int main()
{
    //构造参数
    Mat t0 = Mat(300,300,CV_8UC1); //Create a 300x300 single channel matrix
    Mat t1 = Mat(Size(200,200),CV_8UC1); //Create a 300x300 single channel matrix
    Mat t2 = Mat(100,100,CV_8UC1,Scalar(255,255,255)); //Create a 300x300 single channel matrix
    Mat t3 = Mat::zeros(300,300,CV_8UC1); //Create a 300x300 single channel matrix
    Mat t4 = Mat::ones(200,200,CV_8UC1); //Create a 300x300 single channel matrix

    std::vector<int> params = {cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY, 40};
    //imwrite写入数据
    imwrite("t0.jpg",t0);
    imwrite("t1.jpg",t1);
    imwrite("t2.jpg",t2);
    imwrite("t3.jpg",t3,params);
    imwrite("t4.jpg",t4);

    //imread读取数据
    Mat a0 = imread("t0.jpg");
    Mat a1 = imread("t3.jpg");
    Mat a2 = imread("t4.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);

    printf("a0 heigh:%d weigh: %d channel:%d\n",a0.rows,a0.cols,a0.channels());
    printf("a3 heigh:%d weigh: %d channel:%d\n",a2.rows,a2.cols,a2.channels());
    return 0;
}


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