譯文參考The OpenCV Reference Manual （Release 2.3）August 17 2011

Mat::eye

返回一個恆等指定大小和類型矩陣。

C++: static MatExpr Mat::eye(int rows, int cols, inttype)

C++: static MatExpr Mat::eye(Size size, int type)

參數

rows –的行數。

cols– 的列數。

size –替代矩陣大小規格Size(cols, rows)的方法。

type – 創建的矩陣的類型。

該方法返回 Matlab 式恆等矩陣初始值設定項，類似 Mat::zeros()和 Mat::ones()，你可以用縮放操作高效地創建縮放的恆等矩陣：

/ / 創建4 x 4 的對角矩陣並在對角線上以0.1的比率縮小。

Mat A = Mat::eye(4, 4, CV_32F)*0.1;

Mat::create

分配新的陣列數據（如果需要）。

C++: void Mat::create(int rows, int cols, int type)

C++: void Mat::create(Size size, int type)

C++: void Mat::create(int ndims, const int* sizes, inttype)

參數

ndims – 新數組的維數。

rows –新的行數。

cols – 新的列數。

size – 替代新矩陣大小規格：Size(cols, rows)。

sizes – 指定一個新的陣列形狀的整數數組。

type – 新矩陣的類型。

這是關鍵的Mat方法之一。大多數新樣式 OpenCV 函數和產生陣列的方法每個輸出數組都調用這個方法。此方法使用如下算法：

1.如果當前數組形狀和類型匹配新的請立即返回。否則，通過調用 Mat::release()取消引用以前的數據。

2.初始化新矩陣頭。

3.分配新的 total()*elemSize() 個字節的數據空間。

4.分配新的關聯數據的引用計數並將其設置爲 1。

這項計劃使內存管理強大高效同時還爲用戶減少了額外輸入。這意味着通常不需要顯式分配輸出數組。也就是說，可以不寫成：

Mat color;

...

Mat gray(color.rows, color.cols,color.depth());

cvtColor(color, gray, CV_BGR2GRAY);

而寫成：

Mat color;

...

Mat gray;

cvtColor(color, gray, CV_BGR2GRAY);

因爲 cvtColor，與大多數 OpenCV 函數相同，在輸出數組時內部調用Mat::create()。

Mat::addref

計數器參考。

C++: void Mat::addref()

該方法遞增與矩陣數據關聯的引用計數。如果矩陣頭指向外部的數據集（見 Mat::Mat()），則引用計數爲 NULL，並且該方法在這種情況下不起作用。通常情況下，爲避免內存泄漏，不應顯式調用該方法。它是由該矩陣賦值運算符隱式調用。在支持的它平臺上，引用計數器遞增是一個原子操作。因此，對相同的矩陣，在不同的線程異步操作是安全的。

Mat::release

在必要的情況下，遞減引用計數並釋放該矩陣。

C++: void Mat::release()

該方法遞減與矩陣的數據關聯的引用計數。當引用計數減爲0時，矩陣的數據將被釋放，數據和引用計數器指針設置爲 NULL。如果矩陣頭指向外部數據集（見 Mat::Mat()），引用計數爲 NULL，並且該方法在這種情況下無效。

可以手動調用此方法強制矩陣數據釋放。但由於這種方法在析構函數中是自動調用的，或以更改數據指針的其他方法，因此通常不需要調用這個函數。在支持它的平臺上，引用計數器遞減並檢查是否爲0 是一個原子操作。因此，在不同的線程異步調用相同的矩陣是安全的操作。

Mat::resize

更改矩陣的行數。

C++: void Mat::resize(size_t sz)

C++: void Mat::resize(size_t sz, const Scalar& s)

參數

sz –新的行數。

s –分配給新添加的元素的值。

該方法更改矩陣的行數。如果矩陣重新分配，第一最少(Mat::rows，sz) 行數要保留下來。該方法模擬相應的 STL 向量類的方法。

Mat::reserve

保留一定數量的行的空間。

C++: void Mat::reserve(size_t sz)

參數

sz –的行數。

該方法sz行存儲空間。如果矩陣已經有足夠的空間來存儲sz行，沒有任何異常發生。如果矩陣重新分配，保留前（Mat::rows）行。該方法模擬了相應的STL 向量類的方法。

Mat::push_back

將元素添加到矩陣的底部。

C++: template<typename T> voidMat::push_back(const T& elem)

C++: void Mat::push_back(const Mat& elem)

參數

elem –增加的一個或多個元素。

該方法將一個或多個元素添加到矩陣的底部。他們是模擬相應的 STL 向量類的方法。元素爲Mat時，其類型和列的數目必須和矩陣容器是相同的。

Mat::pop_back

從底部的列表中刪除元素。

C++: template<typename T> voidMat::pop_back(size_t nelems=1)

參數

nelems –刪除的行的數目。如果它大於總的行數，則會引發異常。

該方法從底部的列表中刪除一行或多行。

Mat::locateROI

父矩陣內定位矩陣頭。

C++: void Mat::locateROI(Size& wholeSize,Point& ofs) const

參數

wholeSize–輸出參數，其中包含的整個矩陣包含大小 * 這是其中一部分。

ofs –輸出參數包含*this在整個的矩陣裏面的偏移量。你使用Mat::row()、 Mat::col()、 Mat::rowRange()、Mat::colRange()以及其他的方法從矩陣中提取子陣後該結果子陣只指向原始大矩陣的一部分。然而，每個子陣包含有助於重建的最初矩陣大小和提取子陣在原始矩陣中的位置信息（由 datastart 和 dataend ﬁelds表示）。locateROI方法正是這樣做的。

Mat::adjustROI

調整子陣大小及其在父矩陣中的位置。

C++: Mat& Mat::adjustROI(int dtop, int dbottom,int dleft, int dright)

參數

dtop –頂部子陣邊界向上的平移量。

dbottom –底部子陣邊界向下的平移量。

dleft –左子陣邊界向左的平移量。

dright –右子陣邊界向右的平移量。

該方法是 Mat::locateROI() 的互補性方法。這些函數的典型應用是確定父矩陣中子陣的位置，然後以某種方式改變位置。尤其典型的是，當濾鏡操作中要考慮ROI外的像素時就需要它。當方法的所有參數都是正的時候，ROI需要以指定量全方位增長，例如：

A.adjustROI(2, 2, 2,2);

在此示例中，每個方向 4 元素增加矩陣大小。矩陣向左側和上側分別平移2 個元素，這會產生5 x 5 內核的濾鏡所需的所有像素。你的責任是確保 adjustROI 不超出父矩陣邊界。如果超出，該函數發出錯誤提示。OpenCV的濾鏡函數在內部調用該函數，像filter2D()，形態學的操作，等等。

另請參閱：

copyMakeBorder()

Mat::operator()

提取矩形子陣。

C++: Mat Mat::operator()(Range rowRange, RangecolRange) const

C++: Mat Mat::operator()(const Rect& roi) const

C++: Mat Mat::operator()(const Ranges* ranges) const

參數：

rowRange –提取的子陣的開始和結束的行。不包括的上限。若要選擇的所有行，請使用 Range::all()。

colRange –提取的子陣的開始和結束的列。不包括的上限。若要選擇的所有列，請使用 Range::all()。

roi – 抽出子陣 speciﬁed 作爲一個矩形。

ranges – 選定範圍沿每個數組維度的數組。

該運算符爲*this的子數組創建新的頭。他們是Mat::row()、 Mat::col()、 Mat::rowRange()，和Mat::colRange()最普遍的形式。例如，A(Range(0, 10),Range::all()) 是相當於A.rowRange(0, 10)。與上述所有操作相同，該操作運算符是複雜度爲O(1)的操作，就是沒有矩陣數據將被複制。

Mat::operator CvMat

創建矩陣 CvMat 頭。

C++: Mat::operator CvMat() const

該運算符創建矩陣 CvMat 的頭，而不復制的基礎數據。引用計數未被考慮到此操作中。因此，您應該確保CvMat 頭在使用的時候不釋放原始矩陣。該運算符對於新舊OpenCV API混用是有用的，例如：

Mat img(Size(320, 240), CV_8UC3);

...

CvMat cvimg = img;

mycvOldFunc( &cvimg, ...);

其中 mycvOldFunc 是用於OpenCV 1.x 數據結構的函數。

Mat::operator IplImage

創建IplImage矩陣頭。

C++: Mat::operator IplImage() const

運算符創建矩陣 IplImage 頭，而不復制的基礎數據。您應該確保使用IplImage頭時不釋放原矩陣。與Mat::operatorCvMat類似，該運算符在OpenCV新舊API混用中很有用。

Mat::total

返回數組元素的總數。

C++: size_t Mat::total() const

該方法返回數組元素（如果該數組表示圖像的像素數）的數目。

Mat::isContinuous

返回矩陣是否連續。

C++: bool Mat::isContinuous() const

如果在每一行的結尾無間隙連續存儲矩陣的元素，該方法返回 true。否則，它將返回 false。很明顯，1 x 1 或 1xN 矩陣始終是連續的。使用 Mat::create() 創建矩陣是始終是連續的。但是，如果您提取的矩陣，使用 Mat::col()、 Mat::diag()，等等，或外部已分配的數據構造的矩陣頭的一部分，那麼這種矩陣可能不再具有此屬性。連續性標記在Mat::flags域內用一個位存儲，構造矩陣頭時可以自動計算出來。因此，連續性檢查是非常快速的操作，雖然理論上可以做，如下所示：

/ / 等價的Mat::isContinuous() 的執行情況

boolmyCheckMatContinuity(const Mat& m)

{

//返回 (m.flags & Mat::CONTINUOUS_FLAG) != 0;

return m.rows ==1 || m.step == m.cols*m.elemSize();

}

很多的OpenCV 函數中使用該方法。關鍵在於按元素操作（如算術和邏輯運算、數學函數、 alpha 融合、顏色空間轉換，以及其他）不依賴於圖像的幾何形狀。因此，如果所有的輸入和輸出的陣列是連續的，該函數可以它們作爲很長的單行的向量處理。下面的示例闡釋瞭如何實現 alpha 融合功能。

template<typename T>

void alphaBlendRGBA(const Mat& src1,const Mat& src2, Mat& dst)

{

const float alpha_scale =(float)std::numeric_limits<T>::max(),

inv_scale = 1.f/alpha_scale;

CV_Assert( src1.type() == src2.type()&&

src1.type() ==CV_MAKETYPE(DataType<T>::depth, 4) &&

src1.size() == src2.size());

Size size = src1.size();

dst.create(size, src1.type());

// 規定如下：檢查陣列的連續性

//如果的確如此，陣列連續

// 把陣列看做一維的向量。

if( src1.isContinuous() &&src2.isContinuous() && dst.isContinuous() )

{

size.width *= size. height;

size.height = 1;

}

size.width *= 4;

for( int i = 0; i < size.height; i++ )

{// 當陣列連續,

// 外循環只執行一次

const T* ptr1 = src1.ptr<T>(i);

const T* ptr2 = src2.ptr<T>(i);

T* dptr = dst.ptr<T>(i);

for( int j = 0; j < size.width; j += 4 )

{

float alpha = ptr1[j+3]*inv_scale, beta =ptr2[j+3]*inv_scale;

dptr[j] =saturate_cast<T>(ptr1[j]*alpha + ptr2[j]*beta);

dptr[j+1] =saturate_cast<T>(ptr1[j+1]*alpha + ptr2[j+1]*beta);

dptr[j+2] =saturate_cast<T>(ptr1[j+2]*alpha + ptr2[j+2]*beta);

dptr[j+3] = saturate_cast<T>((1 -(1-alpha)*(1-beta))*alpha_scale);

}

這種方法，不僅很簡單，而且在簡單的元素的操作中可以提高10-20%性能，尤其在圖像很小且操作非常簡單的時候。

在此函數中另一個 OpenCV 語法，目標數組中Mat::create() 的調用會對沒有適當大小和類型的目標數組分配空間。雖然新分配的數組始終是連續的，但您仍需要檢查目標數組，因爲 Mat::create()不是總會分配一個新的矩陣。

Mat::elemSize

返回矩陣元素大小（以字節爲單位）。

C++: size_t Mat::elemSize() const

該方法返回以字節爲單位的矩陣元素大小。例如，如果矩陣類型是 CV_16SC3，該方法返回3*sizeof(short)或 6。

Mat::elemSize1

以字節爲單位返回每個矩陣元素通道的大小。

C++: size_t Mat::elemSize1() const

該方法返回以字節爲單位的矩陣元素通道大小，也就是忽略通道的數量。例如，

如果矩陣類型是 CV_16SC3，該方法返回 sizeof(short) 或 2。

Mat::type

返回一個矩陣元素的類型。

C++: int Mat::type() const

該方法返回一個矩陣的元素類型。這是兼容CvMat 類型系統，像 CV_16SC3標識符

或 16 位有符號的3 通道陣列，等等。

Mat::depth

返回一個矩陣元素的深度。

C++: int Mat::depth() const

該方法返回矩陣元素深度（每個單獨的通道類型）的標識符。例如，對於16位有符號的3通道數組，該方法返回CV_16S。矩陣類型的完整列表包含以下內容值：

• CV_8U-8 位無符號整數（0…..255）

• CV_8S-8 位符號整數（-128…..127）

• CV_16U-16 位無符號整數（0……65535）

• CV_16S-16 位符號整數（-32768…..32767）

• CV_32S-32 位符號整數（-2147483648……2147483647）

• CV_32F-32 位浮點數（-FLT_MAX ………FLT_MAX，INF，NAN)

• CV_64F-64 位浮點數（-DBL_MAX ……….DBL_MAX，INF，NAN)

Mat::channels

返回矩陣通道的數目。

C++: int Mat::channels() const

該方法返回矩陣通道的數目。

Mat::step1

返回矩陣歸一化邁出的一步。

C + +： size_t const Mat::step1()

該方法返回以矩陣的step除以Mat::elemSize1()。它對快速訪問任意矩陣元素很有用。

Mat::size

返回一個矩陣大小。

C++: Size Mat::size() const

該方法返回一個矩陣大小：Size(cols, rows)。矩陣超過 2 維時返回大小爲（-1，-1）。

Mat::empty

如果數組有沒有 elemens，則返回 true。

C++: bool Mat::empty() const

如果 Mat::total() 是 0 或 Mat::data 爲 NULL，則方法返回 true。因爲pop_back() 和 resize()方法M.total()= = 0，並不意味着M.data = =NULL。

Mat::ptr

返回指定矩陣行的指針。

C++: uchar* Mat::ptr(int i=0)

C++: const uchar* Mat::ptr(int i=0) const

C++: template<typename _Tp> _Tp* Mat::ptr(inti=0)

C++: template<typename _Tp> const _Tp*Mat::ptr(int i=0) const

參數：

i –一個基於0的行索引。

該方法返回uchar*，或指向由輸入指定矩陣行的指針。參看Mat::isContinuous()的中示例瞭解如何使用這些方法。

Mat::at

返回對指定數組元素的引用。

C++: template<typename T> T& Mat::at(int i)const

C++: template<typename T> const T&Mat::at(int i) const

C++: template<typename T> T& Mat::at(int i,int j)

C++: template<typename T> const T&Mat::at(int i, int j) const

C++: template<typename T> T& Mat::at(Pointpt)

C++: template<typename T> const T&Mat::at(Point pt) const

C++: template<typename T> T& Mat::at(int i,int j, int k)

C++: template<typename T> const T&Mat::at(int i, int j, int k) const

C++: template<typename T> T& Mat::at(constint* idx)

C++: template<typename T> const T&Mat::at(const int* idx) const

參數

i –索引 0 維度

j – 1 維度的索引

k – 沿 2 維度的索引

pt – Point(j,i) 作爲指定元素的位置。

idx – Mat::dims 數組的索引。

該模板方法返回指定數組元素的引用。爲了具有更高的性能，索引範圍檢查只在調試配置下執行。請注意使用具有單個索引 (i) 的變量可以訪問的單行或單列的2 維的數組元素。也就是比方說，如果A是1 x N 浮點矩陣和B是M x 1的整數矩陣，您只需編寫A.at<float>(k+4) 和 B.at<int>(2*i+1) 分別代替A.at<float>(0,k+4)和

B.at<int>(2*i+1,0)。

下面的示例將初始化希爾伯特矩陣：

Mat H(100, 100, CV_64F);

for(inti=0; i<H.rows; i++)

for(intj=0; j<H.cols; j++)

H.at<double>(i,j)=1./(i+j+1);

Mat::begin

返回矩陣迭代器，並將其設置爲第一矩陣元。

C++: template<typename _Tp>MatIterator_<_Tp> Mat::begin()

C++: template<typename _Tp>MatConstIterator_<_Tp> Mat::begin() const

該方法返回矩陣的只讀或讀寫的迭代器。矩陣迭代器的使用和雙向 STL 迭代器的使用是非常相似的。在下面的示例中，alpha融合函數是使用矩陣迭代器重寫：

template<typename T>

void alphaBlendRGBA(const Mat& src1,const Mat& src2, Mat& dst)

{

typedef Vec<T, 4> VT;

const float alpha_scale =(float)std::numeric_limits<T>::max(),

inv_scale = 1.f/alpha_scale;

CV_Assert( src1.type() == src2.type()&&

src1.type() == DataType<VT>::type&&

src1.size() == src2.size());

Size size = src1.size();

dst.create(size, src1.type());

MatConstIterator_<VT> it1 =src1.begin<VT>(), it1_end = src1.end<VT>();

MatConstIterator_<VT> it2 =src2.begin<VT>();

MatIterator_<VT> dst_it =dst.begin<VT>();

for( ; it1 != it1_end; ++it1, ++it2,++dst_it )

{

VT pix1 = *it1, pix2 = *it2;

float alpha = pix1[3]*inv_scale, beta =pix2[3]*inv_scale;

*dst_it =VT(saturate_cast<T>(pix1[0]*alpha + pix2[0]*beta),

saturate_cast<T>(pix1[1]*alpha + pix2[1]*beta),

saturate_cast<T>(pix1[2]*alpha +pix2[2]*beta),

saturate_cast<T>((1 -(1-alpha)*(1-beta))*alpha_scale));

}

Mat::end

返回矩陣迭代器，並將其設置爲最後元素之後（after-last）的矩陣元。

C++: template<typename _Tp>MatIterator_<_Tp> Mat::end()

C++: template<typename _Tp>MatConstIterator_<_Tp> Mat::end() const

該方法返回矩陣只讀或讀寫的迭代器，設置爲緊隨最後一個矩陣元素的點。

禛zhen

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