opencv學習_16（CvMat矩陣結構以及矩陣數據訪問）

通道和維度

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首先說一下對矩陣維度和通道的理解：
維：體現爲座標。
通道：
對於這樣一個數組矩陣：

float data[18] =
    {
        30, 60, 40, 60, 50, 40,
        67, 88, 55, 33, 22, 97,
        59, 69, 32, 46, 25, 45
    };

單通道顯示的話，就是這樣：

所以，單通道：可以理解爲：一個元素中含有1個數字。

雙通道就是把數組中每兩個數（如30和60）結合在一起，如：

雙通道可以
所以，雙通道：可以理解爲：一個元素中含有2個數字。

以此類推：三通道可以；理解爲一個元素中有3分數字。

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打印雙通道矩陣實例：

#include "highgui.h"
#include "cv.h"

int main()
{
    float data[18] =
    {
        30, 60, 40, 60, 50, 40,
        67, 88, 55, 33, 22, 97,
        59, 69, 32, 46, 25, 45
    };

    CvMat mat;
    cvInitMatHeader(&mat, 3, 3, CV_32FC2, data);
    for (int y = 0; y < mat.rows; y++)
    {
        for (int x = 0; x < mat.cols; x++)
        {
            //CvScalar value = cvGetRealND(&mat, y, x,z);三維
            CvScalar value = cvGet2D(&mat, y, x);

            printf("(%f %f)", value.val[0], value.val[1]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

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實例解釋：
cvInitMatHeader()函數：用來初始化Mat結構體；
cvInitMatHeader( CvMat* arr, int rows, int cols,int type, void* data, int step )
參數解釋：
arr:CvMat結構體；
rows: 行數；
cols：列數；
type: 矩陣元素類型（可以是32位浮點型（CV_32FC1）或者是無符號的8位三元組的整形數據（CV_8UC3）或者其他類型）；
這個也是改通道數的參數：如單通道（CV_32FC1）,雙通道（CV_32FC2）,三通道（CV_32FC3）;
data：矩陣數組；
step: 步長，默認是：一行數據所佔的字節數（int min_step = arr->cols*pix_size）。

cvGet2D()函數：對多通道二維矩陣訪問。（多通道三維：cvGet3D()，多通道多維：cvGetND()等一系列：cvGet*D函數）；

cvGetReal1D()：對單通道一維矩陣訪問，（單通道三維：cvGetReal3D()，單通道多維：cvGetRealND()等一系列：cvGetReal*D函數）；*

這種訪問方式比較慢因爲涉及到壓棧和出棧，如果矩陣較大的話耗費的時間也很多。
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下面介紹一種更有效率的訪問方式，用指針訪問矩陣元素：

//單通道形式訪問矩陣元素
int main()
{
    float data[18] =
    {
        30, 60, 40, 60, 50, 40,
        67, 88, 55, 33, 22, 97,
        59, 69, 32, 46, 25, 45
    };
    CvMat mat;
    cvInitMatHeader(&mat, 3, 6, CV_32FC1, data);
    int y = 2, x = 3;
    for (y = 0; y < mat.rows; y++)
    {
        float* p_float = (float*)(mat.data.ptr + y*mat.step);
        //mat.data.ptr：矩陣數組第一個數字。
        //mat.step：步長（矩陣一行數字所佔的字節數）。
        for (x = 0; x < mat.cols; x++)
        {
            float value = *(p_float + x);
            printf("(%f)", value);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

//二通道矩陣數據讀取
int main()
{
    float data[18] =
    {
        30, 60, 40, 60, 50, 40,
        67, 88, 55, 33, 22, 97,
        59, 69, 32, 46, 25, 45
    };
    CvMat mat;
    cvInitMatHeader(&mat, 3, 3, CV_32FC2, data);
    int y = 2, x = 3;
    int nchannel = 2;
    for (y = 0; y < mat.rows; y++)
    {
        float* p_float = (float*)(mat.data.ptr + y*mat.step);
        for (x = 0; x < mat.cols; x++)
        {
            float value[2];
            value[0] = *(p_float + x*nchannel);
            value[1] = *(p_float + x*nchannel + 1);
            //這裏加1是加一個float型的步長。
            printf("(%f %f)", value[0],value[1]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

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CvMat矩陣結構

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typedef struct CvMat
{
    int type;
    int step;

    /* for internal use only */
    int* refcount;
    int hdr_refcount;

    union
    {
        uchar* ptr;
        short* s;
        int* i;
        float* fl;
        double* db;
    } data;

#ifdef __cplusplus
    union
    {
        int rows;
        int height;
    };

    union
    {
        int cols;
        int width;
    };
#else
    int rows;
    int cols;
#endif

}
CvMat;

此類信息通常被稱作爲矩陣頭。很多程序是區分矩陣頭和數據體的，後者是各個data成員所指向的內存位置。
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矩陣的創建和釋放：

創建一個新的矩陣,分配矩陣空間:：
CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols,int type);

例程:
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);

創建一個矩陣頭,，不分配空間：
CvMat* cvCreateMatHeader(int rows,int cols,int type);

初始化已存在的CvMat結構體：

CvMat* cvInitMatHeader
        (
            CvMat *mat,
            int row,
            int clos,
            int type;
            voud *data = NULL;
            int step = CV_AUTOSTEP
       );

初始化一個矩陣，但是不分配空間：

CvMat cvMat
(
    int rows,
    int cols,
    int type,
    void* data = NULL
);

用一個矩陣初始化另外一個矩陣，也就是將一個矩陣的複製到另外一個矩陣上去：
CvMat* cvCloneMat(const cvMat* mat);

例：
CvMat* M1 = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
CvMat* M2;
M2=cvCloneMat(M1);

釋放矩陣空間:
例：
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1);
cvReleaseMat(&M);
上面我們用介紹通道和維所用到的矩陣就是通過：
用固定數據創建一個Opencv矩陣。

矩陣數據的存取

1,這是一個簡單的方法：利用宏CV_MAT_ELSEM(),這個宏（傳入矩陣，待提取的元素類型，行，列4個參數）（注意：行列是從0開始算的）
利用宏讀取矩陣的值（簡單但慢）：

int main()
{
    float data[18] =
    {
        30, 60, 40, 60, 50, 40,
        67, 88, 55, 33, 22, 97,
        59, 69, 32, 46, 25, 45
    };
    CvMat mat;

    cvInitMatHeader(&mat, 3, 6, CV_32FC1, data);

    float element_3_2 = CV_MAT_ELEM(mat, float, 0, 2);

    cout << element_3_2 << endl;

    return 0;
}

利用宏寫矩陣的值：

int main()
{
    float data[18] =
    {
        30, 60, 40, 60, 50, 40,
        67, 88, 55, 33, 22, 97,
        59, 69, 32, 46, 25, 45
    };
    CvMat mat;

    cvInitMatHeader(&mat, 3, 6, CV_32FC1, data);
    float element = 7.7;

    *((float*)CV_MAT_ELEM_PTR(mat, 2, 4)) = element;

    float element_3_2 = CV_MAT_ELEM(mat, float, 2, 4);

    cout << element_3_2 << endl;

    return 0;
}

但是這種使用宏的方法有個缺點，在每次調用宏的時候都要重新計算指針，即使宏使用起來容易，但是慢，所以不是存取矩陣的最好方法。

指針訪問矩陣結構（麻煩）：

利用宏只能訪問1維和2維的數組，下面列舉cvPtr*D和cvGet*D等函數。
cvPtr*D可以是：cvPtr1D(一維)，cvPtr2D(二維），cvPtr3D(三維)，cvPtrND(多維)，
cvGet*D也類似有這系列函數。

uchar* cvPtr1D(
    const CvArr* arr,           //訪問矩陣
    int          idx0,       //元素索引，也就是在數組中的座標
    int*            type = NULL//元素類型
  );
  uchar* cvPtr2D(
    const CvArr* arr,
    int          idx0,
    int          idx1,
    int*            type = NULL
  );
  uchar* cvPtr3D(
    const CvArr* arr,
    int          idx0,
    int          idx1,
    int          idx2,
    int*            type = NULL
  );
  uchar* cvPtrND(
    const CvArr* arr,
    int*            idx,
    int*            type                = NULL,
    int          create_node      = 1,
    unsigned*    precalc_hashval = NULL
  );

實例：

//指針訪問矩陣結構

int main()
{
    float vals[] = { 1, 2, 3, 4 };
    CvMat* rotmat = cvCreateMat(2, 2, CV_32FC1);
    cvInitMatHeader
        (
        rotmat,
        2,
        2,
        CV_32FC1,
        vals
        );
    float *p = (float*)cvPtr2D(rotmat, 1, 0);
    cout << *p << endl;
    return 0;
}

cvGet*D系列函數返回的是

建立自己的指針訪問（恰當的方法）:

#include "highgui.h"
#include "cv.h"

int main()
{
    float data[18] =
    {
        30, 60, 40, 60, 50, 40,
        67, 88, 55, 33, 22, 97,
        59, 69, 32, 46, 25, 45
    };

    CvMat mat;
    cvInitMatHeader(&mat, 3, 3, CV_32FC2, data);
    for (int y = 0; y < mat.rows; y++)
    {
        for (int x = 0; x < mat.cols; x++)
        {
            //CvScalar value = cvGetRealND(&mat, y, x,z);三維
            CvScalar value = cvGet2D(&mat, y, x);

            printf("(%f %f)", value.val[0], value.val[1]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

opencv學習_16（CvMat矩陣結構以及矩陣數據訪問）

通道和維度

CvMat矩陣結構

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