基础图像容器Mat
背景
图像在转化到我们的数字设备时,记录的都是图像中每个点的数值,我们所看到的图像都是有无数个包含了众多强度值的像素点矩阵。
使用Mat结构
自从OpenCV2.0版本中引入了C++接口,利用C++中的类,可以实现自动的内存管理。也就是说Mat是一个类,它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矩阵的指针(所选的存储方法不同,矩阵可能是不同的维度)。矩阵头的尺寸是常数值,但矩阵本身的尺寸会依据图像的不同而不同,通常比矩阵头的尺寸大好几个数量级。因此在程序中传递图像并创建副本时,大的开销是由矩阵造成的而不是信息头。但OpenCV是一个图像处理库,有大量的图像处理函数,为了解决问题通常要使用库中的多个图像处理函数,因此在函数之间传递图像也是常有的事,如果每次都复制会大大降低程序运行时的速度。为了解决这个问题,OpenCV引入计数机制。
所谓计数机制,思路是让每个Mat对象有自己的信息头,但共享同一个矩阵,通过让矩阵指针指向同一地址而实现,而拷贝构造函数只复制信息头和矩阵指针,不复制整个矩阵。请看下面一段代码:
Mat imageA,imageB; //创建信息头部分
imageA=imread(“1.jpg”); //这里为矩阵开辟内存
Mat imageB(imageA); //使用拷贝构造函数
imageC=imageA; // 赋值运算符
以上所有的Mat对象都指向同一个也是唯一一个数据矩阵,他们的信息头不同,但通过任何一个对象所做的改变也会影响其他对象。Mat还有一个很有意思的功能——按需提取:我们可以创建只引用部分数据的信息头,如下:
Mat ROI(imageA, Rect(10, 10, 100, 100)); //使用矩形来界定
Mat E=imageA(Range:all(), Range(1,3)); //用行和列来界定
既然矩阵属于多个Mat对象,当我们不需要它的时候谁负责来清理呢?
简单来说就是最后一个使用它的对象负责清理它。由于采用了计数机制,我们无论什么时候复制一个Mat对象的信息头,都会增加矩阵的引用次数,当一个信息头被释放后,这个计数被减一,当计数值为零时,矩阵会被清理。
但有些情况下,我们想复制矩阵本身,这时可以使用函数clone()或copyTo()
Mat imageT=imageA.clone();
Mat imageG;
imageA.copyTo(G);
现在改变imageT或imageG就不会影响Mat信息头所指向的矩阵。