一、Mat基本結構

1、Mat不但是一個非常有用的圖像容器類,同時也是一個通用的矩陣類，它mat分為頭部（包括圖像的大小、寬高、類型、通道數(shù)等）和數(shù)據(jù)部分（像素的值的集合）

2、獲取的mat對象賦值給另一個對象時候，相當于把這個指針重新指向原來的數(shù)據(jù)，實質上還是指向同一個DataBlock。只有在進行克隆或者拷貝的時候，才會把這個Mat中所有的數(shù)據(jù)復制一份供你使用。Mat基本結構如圖所示。

 補充：

1、數(shù)據(jù)部分主要包含圖像的像素數(shù)據(jù)，各個像素點的像素值。若單通道，每個像素點只有一個值；若三通道，每個像素點有三個值。

2、Mat 對象的創(chuàng)建有多種方式：克隆、復制、賦值、構造函數(shù)。速度從快到慢：構造函數(shù)、賦值、復制、克隆

賦值法：賦值產生的對象與原賦值對象指向同一個內存地址Data Block。（淺拷貝）Copy/clone法：會產生的新內存對象，指向獨立的Data Block。（深拷貝）構造函數(shù)：Mat img_constructe(src);//src為圖片源地址

下面主要介紹圖像的克隆及拷貝 

 二、圖像的克隆及拷貝

1、clone函數(shù)

Mat img_clone = src.clone();

2、copyTo函數(shù)

c++原型：

 參數(shù)一：OutputArray，目標矩陣（輸出的圖片）。

3、示例

同以前一樣，聲明函數(shù)放在test1.h文件里，實現(xiàn)放在test1.cpp文件里

在main中測試

從下圖可以看出，顯示的兩張圖沒什么區(qū)別

 三、創(chuàng)建圖像

1、創(chuàng)建空白圖像：

 如圖所示

 此處zeros的函數(shù)原型:

  參數(shù)一：size，矩陣（圖像）大小。

  參數(shù)二：type，圖像類型

OpenCv的源代碼中提到：(_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc.)

CV_8UC1,CV_64FC3是枚舉類型，所以這里的type可以是任何的預定義類型，結構如下:

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>

1、bit_depth-----比特數(shù)-----代表8bite,16bites,32bites,64bites
如果你現(xiàn)在創(chuàng)建了一個存儲--灰度圖片的Mat對象,這個圖像的大小為寬100,高100,那么,現(xiàn)在這張灰度圖片中有10000個像素點，它每一個像素點在內存空間所占的空間大小是8bite,8位對應的就是CV_8

 2、S|U|F--S--代表signed int---有符號整形
 U--代表--unsigned int----無符號整形
 F--代表--float---------單精度浮點型

3、C<number_of_channels>----代表一張圖片的通道數(shù),比如:
 1--灰度圖片--grayImg---單通道圖像
 2--RGB彩色圖像---------3通道圖像
 3--帶Alph通道的RGB圖像----4通道圖像

如果不帶通道數(shù)的這些類型就是默認通道數(shù)為1。

例如，CV_8U就等同于CV_8UC1，CV_32S就等同于CV_32SC1。

 將上述的代碼修改成三通道后：

 可以看出原矩陣從8×8變?yōu)榱?4×8，因為原來是單通道，而現(xiàn)在為3通道，代表著每個像素點包含了3個像素值，可以說明圖像在Mat上面真正的寬度等于通道數(shù)乘以Mat定義矩陣的寬度，即3*8=24。

2、創(chuàng)建通道都為1的圖：

但是每個通道都為1的圖不能用在三通道上，如圖，結果就是每個像素點的第一個通道為1，其余通道都為0。

其實我們也可以對m3賦值，來改變他的第一個通道的值。

如果想要每個通道的值都為127，可以通過調用Scalar函數(shù)

 3、拷貝和賦值的區(qū)別

3.1用Scalar函數(shù)設置m3對象為綠色

 3.2m3賦值給m4，m4改為黃色

3.3拷貝m3給m4，m4改為黃色

區(qū)別：拷貝不會改變原對象，而賦值則m4一變m3也會隨之改變

 原創(chuàng)不易，轉載請注明出處：

https://blog.csdn.net/hml111666/article/details/122696593

CV_8UC1,CV_32FC3等參數(shù)的含義參考鏈接：

https://blog.csdn.net/qq_37764129/article/details/82078255

到此這篇關于Qt+OpenCV聯(lián)合開發(fā)之圖像的創(chuàng)建與賦值的文章就介紹到這了,更多相關Qt+OpenCV聯(lián)合開發(fā)內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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