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opencv数据结构-MAT结构详解

时间:2016-01-21 18:40:38      阅读:943      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1、定义

OpenCV中的C结构体有 CvMat 和 CvMatND,但后续的应用中指出 CvMat 和 CvMatND 弃用了,在C++封装中用 Mat 代替,另外旧版还有一个 IplImage,同样用 Mat 代替(可以参考博文 OpenCV中的结构体、类与Emgu.CV的对应表).
矩阵 (M) 中数据元素的地址计算公式:
addr(Mi0,i1,…im-1) = M.data + M.step[0] * i0 + M.step[1] * i1 + … + M.step[m-1] * im-1 (其中 m = M.dims M的维度)

cv::Mat
depth/dims/channels/step/data/elemSize
The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组,它可以用来存储以下东西)


real or complex-valued vectors or matrices

实数值或复合值向量、矩阵)

(grayscale or color images

(灰度图或者彩色图)

voxel volumes

(立体元素)

vector fields

(矢量场)

point clouds

(点云)

tensors

(张量)

histograms (though, very high-dimensional histograms may be better stored in a SparseMat )

(直方图,高纬度的最好存放在SparseMat中)


旧版本data:Mat对象中的一个指针,指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar* data)
dims:Mat所代表的矩阵的维度,如 3 * 4 的矩阵为 2 维, 3 * 4 * 5 的为3维
channels:通道,矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数,比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素,如果每个元素有三个值,那么就说这个矩阵是 3 通道的,即 channels = 3。常见的是一张彩色图片有红、绿、蓝三个通道。
depth:深度,即每一个像素的位数(bits),在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字,分别代表不同的位数:enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可见 0和1都代表8位, 2和3都代表16位,4和5代表32位,6代表64位;
step:是一个数组,定义了矩阵的布局,具体见下面图片分析,另外注意 step1 (step / elemSize1),M.step[m-1] 总是等于 elemSize,M.step1(m-1)总是等于 channels;
elemSize : 矩阵中每一个元素的数据大小,如果Mat中的数据的数据类型是 CV_8U 那么 elemSize = 1,CV_8UC3 那么 elemSize = 3,CV_16UC2 那么 elemSize = 4;记住另外有个 elemSize1 表示的是矩阵中数据类型的大小,即 elemSize / channels 的大小
图片分析1:考虑二维情况(stored row by row)按行存储

技术分享

上面是一个 3 X 4 的矩阵,假设其数据类型为 CV_8U,也就是单通道的 uchar 类型
这是一个二维矩阵,那么维度为 2 (M.dims == 2);
M.rows == 3; M.cols == 4;
sizeof(uchar) = 1,那么每一个数据元素大小为 1 (M.elemSize() == 1, M.elemSize1() == 1);
CV_8U 得到 M.depth() == 0, M.channels() == 1;
因为是二维矩阵,那么 step 数组只有两个值, step[0] 和 step[1] 分别代表一行的数据大小和一个元素的数据大小,则 M.step[0] == 4, M.step[1] == 1;
M.step1(0) == M.cols = 4; M.step1(1) == 1;
假设上面的矩阵数据类型是 CV_8UC3,也就是三通道
M.dims == 2; M.channels() == 3;M.depth() == 0;
M.elemSize() == 3 (每一个元素包含3个uchar值) M.elemSize1() == 1 (elemSize / channels
M.step[0] == M.cols * M.elemSize() == 12, M.step[1] == M.channels() * M.elemSize1() == M.elemSize() == 3;
M.step(0) == M.cols * M.channels() == 12 ; M.step(1) == M.channels() == 3;
图片分析2:考虑三维情况(stored plane by plane)按面存储

技术分享

上面是一个 3 X 4 X 6 的矩阵,假设其数据类型为 CV_16SC4,也就是 short 类型
M.dims == 3 ; M.channels() == 4 ; M.elemSize1() == sizeof(short) == 2 ;
M.rows == M.cols == –1;
M.elemSize() == M.elemSize1() * M.channels() == M.step[M.dims-1] == M.step[2] == 2 * 4 == 8;
M.step[0] == 4 * 6 * M.elemSize() == 192;
M.step[1] == 6 * M.elemSize() == 48;
M.step[2] == M.elemSize() == 8;
M.step1(0) == M.step[0] / M.elemSize() == 48 / 2 == 96 (第一维度(即面的元素个数) * 通道数);
M.step1(1) == M.step[1] / M.elemSize() == 12 / 2 == 24(第二维度(即行的元素个数/列宽) * 通道数);
M.step1(2) == M.step[2] / M.elemSize() == M.channels() == 4(第三维度(即元素) * 通道数);

opencv数据结构-MAT结构详解

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原文地址:http://www.cnblogs.com/polly333/p/5148832.html

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