OpenCV4入门009：Mat()

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Mat对象

Mat对象是OpenCV中最常用的一种数据结构，它是一个容器，存储任何通道任何数值的图片数据。简单来说，它是放在内存中的JPG图片。

使用完成后，内存自动释放。

Mat()对象的六种创建方法和用法：

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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>

int main() {
    // 方法1：创建无初始化矩阵
    cv::Mat image1;
    // 方法2：创建6行6列类型为8位单通道矩阵
    cv::Mat image2(6, 6, CV_8UC1);
    // 方法3：创建大小为7x7类型为8位3通道矩阵
    cv::Mat image3(cv::Size(7, 7), CV_8UC3);
    // 方法4：创建一个用1+3j填充的 8x8 复矩阵
    cv::Mat image4(8, 8, CV_32FC2, cv::Scalar(1, 3));
    // 方法5：创建大小为 9x9 类型为8位3通道矩阵
    cv::Mat image5(cv::Size(9, 9), CV_8UC3, cv::Scalar(1, 2, 3));
    //方法6：创建以image2赋值给image6，共用数据对象
    cv::Mat image6(image2);
    // 输出矩阵结果
    std::cout << image1 << std::endl;
    std::cout << image2 << std::endl;
    std::cout << image3 << std::endl;
    std::cout << image4 << std::endl;
    std::cout << image5 << std::endl;
    std::cout << image6 << std::endl;

    cv::Mat Image1(10, 8, CV_8UC1, cv::Scalar(5));
    // 矩阵行列数获取
    std::cout << "Image1 row: " << Image1.rows << std::endl;
    std::cout << "Image1 col: " << Image1.cols << std::endl;
    // 取指定行列元素
    std::cout << Image1.rowRange(1, 3) << std::endl;
    std::cout << Image1.colRange(2, 4) << std::endl;
    // 创建 8X8 复数矩阵1+5j
    cv::Mat Image2(8, 8, CV_32FC2, cv::Scalar(1, 5));
    // 利用create方法重新创建 10X10的8位无符号3通道矩阵
    Image2.create(10, 10, CV_8UC(3));
    std::cout << "Image2 channels:" << Image2.channels() << std::endl;
    // 矩阵类型转换
    Image2.convertTo(Image2, CV_32F);
    std::cout << "Image2 depth:" << Image2.depth() << std::endl;
    // zeros 创建矩阵
    cv::Mat Image3 = cv::Mat::zeros(Image2.rows, Image2.cols, CV_8UC1);
    // srcImage1的第4行元素变换成srcImage1的第5行元素乘2
    Image1.row(4) = Image1.row(5) * 2;
    std::cout << Image1 << std::endl;
    // 创建srcImage4矩阵赋值为srcImage1的第4列
    cv::Mat Image4 = Image1.col(4);
    std::cout << Image4 << std::endl;
    // 创建srcImage1矩阵的第一列拷贝到srcImage4中
    Image1.col(1).copyTo(Image4);
    std::cout << Image4 << std::endl;

    return 0;
}

终端输出为：

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[]
[ 48,  48,  48,  48,  58,  48;
  48,  47,  48,  48,  48,  48;
  58,  48,  48,  58,  49,  53;
  46,  48,  47,  48,  48,  48;
  48,  58,  48,  51,  58,  48;
  48,  46,  48,  47, 117, 115]
[ 83,  66,  95,  67,  76,  65,  83,  83,  95,  70,  82,  79,  77,  95,  68,  65,  84,  65,  66,  65,  83;
  69,  61,  72, 117,  98,   0,  69,   0,  73,  68,  95,  85,  83,  66,  95,  80,  82,  79,  84,  79,  67;
  79,  76,  95,  70,  82,  79,  77,  95,  68,  65,  84,  65,  66,  65,  83,  69,  61,  70, 117, 108, 108;
  32, 115, 112, 101, 101, 100,  32,  40, 111, 114,  32, 114, 111, 111, 116,  41,  32, 104, 117,  98,   0;
  69,   0,  73,  68,  95,  86,  69,  78,  68,  79,  82,  95,  70,  82,  79,  77,  95,  68,  65,  84,  65;
  66,  65,  83,  69,  61,  76, 105, 110, 117, 120,  32,  70, 111, 117, 110, 100,  97, 116, 105, 111, 110;
   0,  69,   0,  73,  68,  95,  77,  79,  68,  69,  76,  95,  70,  82,  79,  77,  95,  68,  65,  84,  65]
[1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3;
 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3;
 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3;
 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3;
 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3;
 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3;
 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3;
 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3]
[  1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3;
   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3;
   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3;
   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3;
   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3;
   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3;
   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3;
   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3;
   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3,   1,   2,   3]
[ 48,  48,  48,  48,  58,  48;
  48,  47,  48,  48,  48,  48;
  58,  48,  48,  58,  49,  53;
  46,  48,  47,  48,  48,  48;
  48,  58,  48,  51,  58,  48;
  48,  46,  48,  47, 117, 115]
Image1 row: 10
Image1 col: 8
[  5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5]
[  5,   5;
   5,   5;
   5,   5;
   5,   5;
   5,   5;
   5,   5;
   5,   5;
   5,   5;
   5,   5;
   5,   5]
Image2 channels:3
Image2 depth:5
[  5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
  10,  10,  10,  10,  10,  10,  10,  10;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5;
   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5,   5]
[  5;
   5;
   5;
   5;
  10;
   5;
   5;
   5;
   5;
   5]
[  5;
   5;
   5;
   5;
  10;
   5;
   5;
   5;
   5;
   5]

感兴趣区域

ROI（region of interest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子（Operator）和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。

简单来说,我需要的就是ROI，可以是算法算出来的，也可以是我指定的一片区域。

测试代码

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// 功能：代码 2-20 Rect 选择感兴趣区域
// 作者：朱伟 zhu1988wei@163.com
// 来源：《OpenCV图像处理编程实例》
// 博客：http://blog.csdn.net/zhuwei1988
// 更新：2016-8-1
// 说明：版权所有，引用或摘录请联系作者，并按照上面格式注明出处，谢谢。//
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
// 全局变量源图像
cv::Mat srcImage;
// 方法1 利用Rect选择区域(100, 180, 150, 50)
void regionExtraction(int xRoi, int yRoi, int widthRoi, int heightRoi) {
    // 指定坐标区域提取
    cv::Mat roiImage(srcImage.rows, srcImage.cols, CV_8UC3);
    std::cout << srcImage.rows << " " << srcImage.cols << std::endl;
    // 将兴趣区域拷贝到目标图像
    srcImage(cv::Rect(xRoi, yRoi, widthRoi, heightRoi)).copyTo(roiImage);
    cv::imshow("roiImage", roiImage);
    cv::waitKey(0);
}
int main() {
    // 源图像载入及判断
    srcImage = cv::imread("lena.jpg");
    if (!srcImage.data)
        return 1;
    cv::imshow("ROIing", srcImage);
    cv::waitKey(0);
    // 方法1 利用Rect选择区域(100, 180, 150, 50)
    int xRoi      = 80;
    int yRoi      = 180;
    int widthRoi  = 150;
    int heightRoi = 100;
    regionExtraction(xRoi, yRoi, widthRoi, heightRoi);
    return 0;
}

测试结果：

roi