opencv学习_4(opencv基础数据结构 CvPoint & CvSize & CvRect & CvScalar & CvArr & CvMat)

1：包含在cxcore/include/cxtypes.h头文件中。

2：CvPoint系列   -----(x,y)

CvPoint:表示图像中的点

CvPoint2D32f：二维空间中的点

CvPoint3D32f:三维空间中的点

3：CvSize系列-----宽度和高度

CvSize：图像的尺寸

CvSize2D32f： 如果想用浮点型

4:CvRect-----(x, y, width, height)

可以用来表示图像的部分区域

5:CvScalar

包含四个double成员，可以用来表示B，G，R，alpha----alpha是用来表示图像的透明度

有三个构造函数

cvScalar(double val0, double val1=0,double val2=0, double val3=0)，

cvRealScalar(double val0)，----只初始化第一个 其它都为0

cvScalarAll(double val0123)，把四个都赋值为val0123

6：CvArr

虽然opencv1.0大部分是由C语言完成，但是它的结构也是遵循面向对象的思想，CvMat和IplImage的关系就如同C++中的继承关系，IplImage可以视为从CvMat派生的，CvArr可以视为抽象类。这样使得接口类型更通用些。

7：CvMat

(1)CvMat 结构

typedef struct CvMat
 {
  int type; /* 矩阵类型的数据类型 通道数 维度(x,y就是二维)----可惜的是是经过计算后的一串数字*/
  int step; /* 以字节为单位的行数据长度---一行所占有的字节数*/
  int* refcount; /* 数据引用计数 ---内部使用 不用管*/
  union              //c语言中的联合体--里面的几个数据类型是等价的 不同的数据类型用不同的来表示，看你是如何定义的
   {
    uchar* ptr;
    short* s;
    int* i;
    float* fl;
    double* db;
   } data; /* data 指针 */
  #ifdef __cplusplus  //如果是c++的环境 这里的rows就可以写成height
  union
   {
     int rows;
     int height;
   };
  union
   {
     int cols;
     int width;
   };
  #else
   int rows; /* 行数 */
   int cols; /* 列数*/
  #endif
 } CvMat;

(2)创建一个矩阵

方式一：cvCreateMat(int rows, int cols, int type)返回CvMat*类型

Type是任何预定义的类似。写法为CV_<bit_depth>(S|U|F)C<channels>

代码:

CvMat *pmat1;
        pmat1 = cvCreateMat(4, 3, CV_8UC1);

方式二:cvCreateMatHeader()函数创建CvMat结构，不分配数据内存

cvCreateData() 函数分配数据需要的内存

代码:

    CvMat *pmat2;
        pmat2 = cvCreateMatHeader(4,3,CV_8UC1);
        cvCreateData(pmat2);

方式三:

cvInitMatHeader(CvMat*mat,int rows, int cols, int type,void* data=NULL, int step=CV_AUTOSTEP );

代码：

CvMatmat;  // 注意这里不能用*mat ，，因为用*mat，此时它指向一个空指针，可以在createMatHeader之后使用  mat是一个结构体而*mat是一个指针
	floata[]={3,4,5,6};
        cvInitMatHeader(&mat,2,2,CV_32FC1, a);

-------这里是通过数组数据来创建CvMat

注意这里a和mat是同一个内存空间，a是在堆栈中因此会自动释放

方式四：克隆矩阵cvCloneMat(),该函数依据现有矩阵克隆一个矩阵，分配了独立的空间，需要使用cvReleaseMat()释放

注意：这里是克隆 所以不是同一个内存空间,所以要手动释放<包括方式一二>

(3)获取矩阵的相关属性

获取矩阵的数据类型:cvGetElemType

获取矩阵的维度(几维坐标):cvGetDims

获取矩阵在某一个坐标上的大小:cvGetDimSize

二维矩阵获取矩阵大小:cvGetSize

代码:

  int type = cvGetElemType(t); //得到CV_8U等
        intsize[10];
        //int dims =cvGetDims(t,size);
        int dims =cvGetDims(t); // 得到维度
        int x =cvGetDimSize(t,0);   // 得到x维的大小
        int y =cvGetDimSize(t,1);
        CvSize size1 = cvGetSize(t);  // 得到矩阵的大小

8：矩阵的维度和通道

我们通常用的矩阵维度都是2维的，而通道指BGR及alpha通道

(1)CvGet*D, CvSet*D----访问矩阵数据

cvGetReal*D，主要针对单通道

cvGet*D， 针对多通道

cvSet*D,也有相应的函数系列，不过这些函数的缺点是 效率低---有入栈出栈的操作

代码:

#include <iostream>
#include "cv.h"
#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
using namespace std;
int main()
{
    float a[18] = {
       30,60,45,56,70,78,
       90,80,94,89,87,91,
       78,76,56,43,21,10
    };
    CvMatpmat;
    cvInitMatHeader(&pmat,3, 2, CV_32FC3, a);
    for(int y = 0; y <pmat.rows; y++)
    {
       for(int x = 0; x <pmat.cols; x++)
       {
           CvScalarvalue = cvGet2D(&pmat, y, x);
           cout<< "(" << value.val[0]<< "," << value.val[1]<< "," << value.val[2]<< ")" << " ";
       }
       cout<< endl;
    }
}

(2)使用指针来访问矩阵数据  ---效率较高

代码:----针对双通道

#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
using namespace std;
int main()
{
    float a[18] = {
       30,60,45,56,70,78,
       90,80,94,89,87,91,
       78,76,56,43,21,10
    };
    CvMatpmat;
    cvInitMatHeader(&pmat,3, 3, CV_32FC2, a);
    int nChannels = 2;
    for(int y = 0; y <pmat.rows; y++)
    {
       float *p_float = (float*)(pmat.data.ptr + y * pmat.step);
       for(int x = 0; x <pmat.cols; x++)
       {
           //float value = p_float[x]; /// 单通道矩阵的访问
           float value[2];
           value[0]= *(p_float + x * nChannels);
           value[1]= *(p_float + x * nChannels + 1);
           cout<< "(" << value[0]<< "," << value[1]<< ")" << " ";
       }
       cout<< endl;
    }

    return 0;
}
    

作者：小村长  出处：http://blog.csdn.net/lu597203933
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