图像识别与处理之Opencv——Mat_类与Mat 类的内存管理

Mat_类
Mat_类是对 Mat 类的一个包装，其定义如下

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template<typename _Tp> class Mat_ : public Mat
{
public:
//只定义了几个方法
//没有定义新的属性
};

这是一个非常轻量级的包装，既然已经有 Mat 类，为何还要定义一个 Mat_类？ 下面我们看这段代码：

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Mat M(600, 800, CV_8UC1);
for( int i = 0; i < M.rows; ++i)
{
    uchar * p = M.ptr<uchar>(i);
    for( int j = 0; j < M.cols; ++j )
     {
        double d1 = (double) ((i+j)%255);
        M.at<uchar>(i,j) = d1;
        double d2 = M.at<double>(i,j);//此行有错
     }
}

在读取矩阵元素时，以及获取矩阵某行的地址时，需要指定数据类型。这样首先需要不停地写“”，让人感觉很繁琐，在繁琐和烦躁中容易犯错，如上面代码中的错误，用 at()获取矩阵元素时错误的使用了 double 类型。这种错误不是语法错误，因此在编译时编译器不会提醒。在程序运行时， at()函数获取到的不是期望的(i,j)位置处的元素，数据已经越界，但是运行时也未必会报错。这样 的错误使得你的程序忽而看上去正常，忽而弹出“段错误”，特别是在代码规模很大时，难以查错。 如果使用 Mat_类，那么就可以在变量声明时确定元素的类型， 访问元素时不再需要指定元素类型，即使得代码简洁，又减少了出错的可能性。上面代码可以用 Mat_实现，实现代码如下面例程里的第二个双重 for 循环。

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#include<iostream>
#include"opencv2/opencv.hpp"
#include<stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat M(600, 800, CV_8UC1);
	for (int i = 0; i < M.rows; ++i)
	{
	//获取指针时需要指定类型
		uchar* p = M.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < M.cols; ++j)
		{
			double d1 = (double)((i + j) % 255);
			//用at()读写像素时，需要指定类型
			M.at<uchar>(i, j) = d1;
			//下面代码错误，应该使用at<uchar>()
			//但编译时不会提醒错误
			//运行结果不正确，d2不等于d1
			double d2 = M.at<double>(i, j);
			cout << "d1=" << d1 << endl;
			cout << "d2=" << d2 << endl;
		}

	}

	
	system("pause");
	return 0;
}

换成Mat_

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#include<iostream>
#include"opencv2/opencv.hpp"
#include<stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat M(600, 800, CV_8UC1);
	//在变量声明时指定矩阵元素类型
	Mat_<uchar>M1 = (Mat_<uchar>&)M;
	for (int i = 0; i < M1.rows; ++i)
	{
		//不需指定元素类型，语句简洁
		uchar* p = M1.ptr(i);
		for (int j = 0; j < M1.cols; ++j)
		{
			double d1 = (double)((i + j) % 255);
			//直接使用Matlab风格的矩阵元素读写，简洁
			M1(i, j) = d1;
			double d2 = M1(i, j);
			cout << "d1=" << d1 << endl;
			cout << "d2=" << d2 << endl;
		}


	}


	system("pause");
	return 0;
}

Mat类的内存管理 使用Mat类，内存管理变得简单，不再像使用IpIImage那样需要自己申请和释放内存。虽然不了解Mat的内存管理机制，也无碍于Mat类的使用， 但是如果清楚了解Mat的内存管理，会更清楚一些函数到底操作了哪些数据。

Mat是一个类，由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的指针，如下图所示。矩阵头
的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依透骨香的不同而不同，通常比矩阵头的尺寸大数个数量级。复制矩阵数据往往花费较多时间，因此除非有
必要，不要复制大的矩阵。

为了解决矩阵数据的传递，OpenCV使用了引用计数机制，其思路是让每个Mat对象有自己的矩阵头信息，但多个Mat对象可以共享同一个矩阵数据。
让矩阵指针指向同一地址而实现这一目的。很多函数以及很多操作(如函数参数传值)只复制矩阵头信息，而不复制矩阵数据。

前面文提到过，有很多种方法创建Mat类。如果Mat类自己申请数据空间，那么该类会多申请4个字节，多出的4个字节存储数据被引用的次数。
引用次数存储于数据空间的后面，refcount指向这个位置，如下图所示。当计数等于0时，则释放该空间。