2015-04-28-OpenCV for Matlab Use

作者: YimianDai | 来源:发表于2015-08-25 10:50 被阅读1250次

我是 OpenCV 乃至 C++ 的初学者，过去的两个礼拜里刚把一个 Matlab 程序转化成使用了 OpenCV 的 C++ 代码，过程中遇到了很多困难。这些困难有些来源于我对 Matlab 和 OpenCV 之间语言和类库设计差异的不了解，有些是单纯的不知道 Matlab 函数的 OpenCV 对照物造成的，还有一些是由于 OpenCV 并不具有一些功能的函数。我打算将这些天的所学所得写下来，借鉴《NumPy for Matlab Users》，姑且将这个系列叫作《OpenCV for Matlab Users》。这篇是这个系列的第 2 篇，因为大体结构最早完成，所以也就先出来了。整个系列的大体安排如下：

OpenCV for Matlab Users (1) - MATLAB 与 OpenCV / C++ 设计上的差异
OpenCV for Matlab Users (2) - cv::Mat 类的属性和方法
OpenCV for Matlab Users (3) - MATLAB 函数的 OpenCV 对应实现
OpenCV for Matlab Users (4) - MATLAB 与 OpenCV / C++ 易搞混的语法
OpenCV for Matlab Users (5) - OpenCV 自身易搞混的函数辨析

下面开始本章正文：

以我浅薄的 C++ 知识来看，一个对象包括成员变量和成员方法两类，有些貌似是成员变量，其实是方法，这篇先按照是成员变量还是方法分为两类。目前成员变量只有 5 个：rows，cols，dims，data，step，还有一些比如像 channels，depth，elemSize，empty，isContinuous，size，total，type 貌似是成员变量，其实是没有参数的成员方法。

1. 成员变量

rows

成员变量，返回矩阵的行数

    int imgRows = img.rows;
    std::cout<<"imgRows = "<<imgRows<<std::endl;

cols

是成员变量，返回矩阵的列数

    int imgCols = img.cols;
    std::cout<<"imgCols = "<<imgCols<<std::endl;

data

成员变量data事实上是指向已分配的内存块的指针，包括图像数据。当不存在数据时，它被简单设置为0.

    uchar *data = img.data;
    std::cout<<"*data = "<<(int)*data<<std::endl;
    std::cout<<"data[0] = "<<(int)data[0]<<std::endl;

dims

成员变量，返回一个图像的维数，但是好奇怪，我以为会有 3 维的，结果返回的还是 2

    int imgDims = img.dims;
    std::cout<<"imgDims = "<<imgDims<<std::endl;

step

成员变量，代表以字节为单位的图像的行宽，即列数（包括填补像素），即使你的图像元素类型不是 uchar，step 仍然带代表着行的字节数

    int imgStep = img.step;
    std::cout<<"imgStep = "<<imgStep<<std::endl;

2. 成员方法

成员函数，at(int y, int x) 可以用来存取图像元素。但是必须在编译期知道图像的数据类型，因为 cv::Mat 可以存放任意数据类型的元素。所以使用 at 方法要指定数据类型，而且 at 方法本身不会进行任何数据类型转换。

    cv::Vec3b vec3b = img.at<cv::Vec3b>(0,0);
    uchar vec3b0 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[0];
    uchar vec3b1 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[1];
    uchar vec3b2 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[2];
    std::cout<<"vec3b = "<<vec3b<<std::endl;
    std::cout<<"vec3b0 = "<<(int)vec3b0<<std::endl;
    std::cout<<"vec3b1 = "<<(int)vec3b1<<std::endl;
    std::cout<<"vec3b2 = "<<(int)vec3b2<<std::endl;

cv::Vec3b，即由三个 unsigned char 组成的向量。

channels

方法，返回通道数

    int imgChannels = img.channels();
    std::cout<<"imgChannels = "<<imgChannels<<std::endl;

clone

貌似也是深拷贝，但是除了返回值类型不同，clone 返回 cv::Mat，而 copyTo 是 void 类型，其余 clone 跟 copyTo 有什么区别我还没搞清楚

    cv::Mat cloneMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    cv::Mat cloneMat2 = cloneMat1.clone();   
    cloneMat1.at<double>(0,0) = 0.0;
    std::cout<<"cloneMat1 = "<<cloneMat1<<std::endl;
    std::cout<<"cloneMat2 = "<<cloneMat2<<std::endl;

返回指定的一列（从 0 开始）

    cv::Mat colMat = img.col(0);
    std::cout<<"colMat.size() = "<<colMat.size()<<std::endl;

colRange

方法，返回若干列组成的矩阵

    cv::Mat colRangeImg = img.colRange(imgCols / 2, imgCols);
    cv::imshow("colRangeImg",colRangeImg);
    cv::waitKey();

convertTo

方法，在缩放或不缩放的情况下转换为另一种指定的数据类型

    cv::Mat doubleImg;
    img.convertTo(doubleImg, CV_64FC4);
    std::cout<<"doubleImg.channels() = "<<doubleImg.channels()<<std::endl;
    cv::imshow("doubleImg", doubleImg);
    cv::waitKey();

copyTo

把矩阵深拷贝赋值给另一个矩阵

    cv::Mat copyMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    cv::Mat copyMat2;
    copyMat1.copyTo(copyMat2);
    copyMat1.at<double>(0,0) = 0.0;
    std::cout<<"copyMat1 = "<<copyMat1<<std::endl;
    std::cout<<"copyMat2 = "<<copyMat2<<std::endl;

create

create 类似Mat（nrows,ncols,type [,fillValue])构造函数，把当前对象重新绑定到一个新的矩阵对象上

    cv::Mat createMat = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    createMat.create(5,6, CV_8UC(2));
    std::cout<<"createMat = "<<createMat<<std::endl;

cross

计算两个 3 元素向量的叉乘积，注意，必须是 3 个元素的。

    cv::Mat crossVec1 = cv::Mat::ones(1,3,CV_64F);
    cv::Mat crossVec2 = cv::Mat::ones(1,3,CV_64F);
    cv::Mat crossMat  = crossVec1.cross(crossVec2);
    std::cout<<"crossMat = "<<crossMat<<std::endl;

depth

方法，该方法返回矩阵元素深度（每个单独的通道类型）的标识符。

    int imgDepth = img.depth();
    std::cout<<"imgDepth = "<<imgDepth<<std::endl;

diag

抽取矩阵对角线上的元素，返回的是一个 min(rows,cols) * channels 的矩阵。

    cv::Mat diagMat = img.diag();
    //std::cout<<"diagMat = "<<diagMat<<std::endl;
    std::cout<<"diagMat.rows = "<<diagMat.rows<<std::endl;
    std::cout<<"diagMat.cols = "<<diagMat.cols<<std::endl;

内积运算，最后返回一个 double 类型的数。两个矩阵必须是相同大小的。如果是非单行或者非单列矩阵，那么结果相当于把两个矩阵拉成一行或者一列后做内积。多个通道的，每个通道的内积会被加起来。

    cv::Mat onesMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    cv::Mat onesMat2 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    double dotVal   = onesMat1.dot(onesMat2);
    std::cout<<"dotVal = "<<dotVal<<std::endl;

elemSize

方法，返回图像（矩阵）像素（元素）大小（以字节为单位），因为我们这里读入的 PNG 格式，有 4 个通道，每个通道都是 uchar 类型的，所以是返回 4 个字节。

    int elementSize = img.elemSize();
    std::cout<<"elementSize = "<<elementSize<<std::endl;

elemSize1

方法，以字节为单位返回每个矩阵元素通道的大小，结果也就是上面的 elemSize 方法得到的除以通道数。

    int elementSize1 = img.elemSize1();
    std::cout<<"elementSize1 = "<<elementSize1<<std::endl;

empty

方法，如果是个空矩阵，则返回 true。

    bool isEmpty = img.empty();
    std::cout<<"isEmpty = "<<isEmpty<<std::endl;

返回单位矩阵，跟 Matlab 类似，先是行数，然后列数，最后指定元素类型

    cv::Mat eyeMat = cv::Mat::eye(3,4,CV_64F);
    std::cout<<"eyeMat = "<<eyeMat<<std::endl;

isContinuous

方法，返回矩阵是否连续

    bool isContinuous = img.isContinuous();
    std::cout<<"isContinuous = "<<isContinuous<<std::endl;

ones

方法，产生全一矩阵，跟matlab的ones类似，先是行数，然后是列数，就是必须要显式地指定数据元素（像素）类型

    cv::Mat onesMat = cv::Mat::ones(4, 3, CV_64F);
    std::cout<<"onesMat = "<<onesMat<<std::endl;

函数，为了简化指针运算，ptr 函数可以得到图像给定行的首地址。ptr 函数是一个模板函数，它返回第 j 行的首地址：

    uchar *ptr = img.ptr<uchar>(0);
    std::cout<<"*ptr = "<<(int)*ptr<<std::endl;
    std::cout<<"ptr[0] = "<<(int)ptr[0]<<std::endl;

reshape

方法，返回一个改变了形状的矩阵，但要注意的是，跟 Matlab 不同，OpenCV 中的 reshape 的第一个参数是通道数，第二个参数是行数，且只有这两个参数，如果想维持通道数不变，那对应位置填 0 即可。

    cv::Mat reshapeMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    cv::Mat reshapeMat2 = reshapeMat1.reshape(0, 2);
    std::cout<<"reshapeMat1 = "<<reshapeMat1<<std::endl;
    std::cout<<"reshapeMat2 = "<<reshapeMat2<<std::endl;

方法，返回矩阵特定的某一行（行号从 0 开始）

    cv::Mat rowMat = img.row(0);
    std::cout<<"rowMat.size() = "<<rowMat.size()<<std::endl;

rowRange

方法，取规定的行，返回一个子矩阵

    int imgRows = img.rows;
    std::cout<<"imgRows = "<<imgRows<<std::endl;

setTo

方法，将矩阵元素都设置为某个值

    cv::Mat setMat = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    setMat.setTo(cv::Scalar(0));
    std::cout<<"setMat = "<<setMat<<std::endl;
    setMat.row(0).setTo(2);
    std::cout<<"setMat = "<<setMat<<std::endl;

size

方法，返回一个 cv::Size 对象，使用情形如下：

    cv::Size imgSize = img.size();
    int imgHeight = imgSize.height;
    int imgWidth  = imgSize.width;
    std::cout<<"imgSize = "<<imgSize<<std::endl;
    std::cout<<"imgHeight = "<<imgHeight<<std::endl;
    std::cout<<"imgWidth = "<<imgWidth<<std::endl;

需要注意的是，它只能返回2维的尺寸，还有就是它先返回的是列数，然后才是行数，行数列数分别可以用 height 和 width 两个成员变量得到。

函数，返回当前对象的转置矩阵

    cv::Mat tMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    tMat1.at<double>(1,2) = 0.0;
    cv::Mat tMat2 = tMat1.t();
    std::cout<<"tMat1 = "<<tMat1<<std::endl;
    std::cout<<"tMat2 = "<<tMat2<<std::endl;

total

方法，该方法返回数组元素（如果该数组表示图像的像素数）的数目，注意这个跟 Matlab 里面的 numel 可不同，Matlab 是将对象当作是矩阵（张量）来处理，只不过图像刚好可以用矩阵和张量来表示，本质上Matlab还是一个通用的数学软件，而 OpenCV 是讲对象当作图像来看待，是专门为图像而设计的，所以即使这个图像有 RGB 3 个通道，total 返回的也只是 height * width，不过这也对，这就是像素数。

    int imgPixels = img.total();
    std::cout<<"imgPixels = "<<imgPixels<<std::endl;

type

方法，返回图像像素的数据类型

    int imgType = img.type();
    std::cout<<"imgType = "<<imgType<<std::endl;

具体返回的数值对应什么类型，可以看这篇文章《LIST OF MAT TYPE IN OPENCV》

zeros

方法，产生全零矩阵，跟 Matlab 的 zeros 类似，先是行数，然后是列数，就是必须要显式地指定数据元素（像素）类型

    cv::Mat zerosMat = cv::Mat::zeros(4, 3, CV_64F);
    std::cout<<"zerosMat = "<<zerosMat<<std::endl;

3. 内存管理相关

有关引用计数的一些函数，作为普通用户，我们并不需要了解。

addref

该方法递增与矩阵数据关联的引用计数，通常情况下，为避免内存泄漏，不应显式调用该方法。

release

在必要的情况下，递减引用计数并释放该矩阵。

~Mat

4. 待日后补充

下面是一些我目前还没有用到，或者在 Reference Manual 里面搜不到相关介绍的，留待日后补充：

adjustROI
AUTO_STEP
copySize
checkVector
CONTINUOUS_FLAG
SUBMATRIX_FLAG
allocate
assignTo
step1
deallocate
datastart
datalimit
dataend
flags
initEmpty
isSubmatrix
locateROI
MAGIC_VAL
operator cv::Matx<_Tp, m, n>
operator cv::Vec<_Tp, n>
operator_CvMat
operator CvMatND
operator IplImage
operator std::vector<_Tp, std::allocator><_Tp>>
operator()
operator=
push_back_
pop_back
refcount
reserve
mul
inv
begin
end

集合终止位置的迭代器，但是end 方法得到的迭代器其实已经超出了集合。这也意味着迭代过程必须在迭代器到达这个位置时结束

push_back

方法，如果对矩阵做，是添加行的。

还有一些函数，根据 Reference Manual 的应该是采用 cv::resize() 这样的方式调用，比如
resize

最后，上述代码整体如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
 
int main(int argc, char **argv)
{ 
    std::string imgPathStr("D:\\openCV_build\\doc\\opencv-logo2.png");
    cv::Mat img = cv::imread(imgPathStr,-1); // Read image
    //cv::imshow("img",img);
    //cv::waitKey();
 
    std::vector<cv::Mat> rgbImg;   
    cv::split(img,rgbImg);
    cv::Mat rgbImg_R = rgbImg[2];
    cv::Mat rgbImg_G = rgbImg[1];
    cv::Mat rgbImg_B = rgbImg[0];
 
    // Attributes
    int imgRows = img.rows;
    std::cout<<"imgRows = "<<imgRows<<std::endl;
    int imgCols = img.cols;
    std::cout<<"imgCols = "<<imgCols<<std::endl;
 
 
    // Methods
    cv::Mat rowRangeImg = img.rowRange(imgRows / 2, imgRows);
    //cv::imshow("rowRangeImg",rowRangeImg);
    //cv::waitKey();
 
    cv::Mat colRangeImg = img.colRange(imgCols / 2, imgCols);
    //cv::imshow("colRangeImg",colRangeImg);
    //cv::waitKey();
 
    cv::Size imgSize = img.size();
    int imgHeight = imgSize.height;
    int imgWidth  = imgSize.width;
    std::cout<<"imgSize = "<<imgSize<<std::endl;
    std::cout<<"imgHeight = "<<imgHeight<<std::endl;
    std::cout<<"imgWidth = "<<imgWidth<<std::endl;
 
    int imgChannels = img.channels();
    std::cout<<"imgChannels = "<<imgChannels<<std::endl;
 
    int imgType = img.type();
    std::cout<<"imgType = "<<imgType<<std::endl;
 
    int imgPixels = img.total();
    std::cout<<"imgPixels = "<<imgPixels<<std::endl;
 
    bool isContinuous = img.isContinuous();
    std::cout<<"isContinuous = "<<isContinuous<<std::endl;    
 
    int elementSize = img.elemSize();
    std::cout<<"elementSize = "<<elementSize<<std::endl;
 
    int elementSize1 = img.elemSize1();
    std::cout<<"elementSize1 = "<<elementSize1<<std::endl;
 
    int imgDepth = img.depth();
    std::cout<<"imgDepth = "<<imgDepth<<std::endl;
 
    bool isEmpty = img.empty();
    std::cout<<"isEmpty = "<<isEmpty<<std::endl;
 
    int imgDims = img.dims;
    std::cout<<"imgDims = "<<imgDims<<std::endl;
 
    cv::Mat onesMat = cv::Mat::ones(4, 3, CV_64F);
    std::cout<<"onesMat = "<<onesMat<<std::endl;
 
    cv::Mat zerosMat = cv::Mat::zeros(4, 3, CV_64F);
    std::cout<<"zerosMat = "<<zerosMat<<std::endl;
 
    int imgStep = img.step;
    std::cout<<"imgStep = "<<imgStep<<std::endl;
 
    cv::Mat doubleImg;
    img.convertTo(doubleImg, CV_64FC4);
    std::cout<<"doubleImg.channels() = "<<doubleImg.channels()<<std::endl;
    //cv::imshow("doubleImg", doubleImg);
    //cv::waitKey();
 
    cv::Mat createMat = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    createMat.create(5,6, CV_8UC(2));
    //std::cout<<"createMat = "<<createMat<<std::endl;
 
    cv::Mat copyMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    cv::Mat copyMat2;
    copyMat1.copyTo(copyMat2);
    copyMat1.at<double>(0,0) = 0.0;
    //std::cout<<"copyMat1 = "<<copyMat1<<std::endl;
    //std::cout<<"copyMat2 = "<<copyMat2<<std::endl;
 
    cv::Mat cloneMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    cv::Mat cloneMat2 = cloneMat1.clone();   
    cloneMat1.at<double>(0,0) = 0.0;
    //std::cout<<"cloneMat1 = "<<cloneMat1<<std::endl;
    //std::cout<<"cloneMat2 = "<<cloneMat2<<std::endl;
 
    cv::Mat eyeMat = cv::Mat::eye(3,4,CV_64F);
    std::cout<<"eyeMat = "<<eyeMat<<std::endl;
 
    cv::Mat diagMat = img.diag();
    //std::cout<<"diagMat = "<<diagMat<<std::endl;
    std::cout<<"diagMat.rows = "<<diagMat.rows<<std::endl;
    std::cout<<"diagMat.cols = "<<diagMat.cols<<std::endl;
 
    cv::Mat rowMat = img.row(0);
    std::cout<<"rowMat.size() = "<<rowMat.size()<<std::endl;
 
    cv::Mat colMat = img.col(0);
    std::cout<<"colMat.size() = "<<colMat.size()<<std::endl;
 
    cv::Mat onesMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    cv::Mat onesMat2 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    double dotVal   = onesMat1.dot(onesMat2);
    std::cout<<"dotVal = "<<dotVal<<std::endl;
 
    cv::Mat crossVec1 = cv::Mat::ones(1,3,CV_64F);
    cv::Mat crossVec2 = cv::Mat::ones(1,3,CV_64F);
    cv::Mat crossMat  = crossVec1.cross(crossVec2);
    std::cout<<"crossMat = "<<crossMat<<std::endl;
 
    cv::Mat tMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    tMat1.at<double>(1,2) = 0.0;
    cv::Mat tMat2 = tMat1.t();
    std::cout<<"tMat1 = "<<tMat1<<std::endl;
    std::cout<<"tMat2 = "<<tMat2<<std::endl;
 
    cv::Mat reshapeMat1 = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    cv::Mat reshapeMat2 = reshapeMat1.reshape(0, 2);
    std::cout<<"reshapeMat1 = "<<reshapeMat1<<std::endl;
    std::cout<<"reshapeMat2 = "<<reshapeMat2<<std::endl;
 
    cv::Mat setMat = cv::Mat::ones(3,4,CV_64F);
    setMat.setTo(cv::Scalar(0));
    std::cout<<"setMat = "<<setMat<<std::endl;
    setMat.row(0).setTo(2);
    std::cout<<"setMat = "<<setMat<<std::endl;
 
    uchar *data = img.data;
    std::cout<<"*data = "<<(int)*data<<std::endl;
    std::cout<<"data[0] = "<<(int)data[0]<<std::endl;
 
    uchar *ptr = img.ptr<uchar>(0);
    std::cout<<"*ptr = "<<(int)*ptr<<std::endl;
    std::cout<<"ptr[0] = "<<(int)ptr[0]<<std::endl;
 
    cv::Vec3b vec3b = img.at<cv::Vec3b>(0,0);
    uchar vec3b0 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[0];
    uchar vec3b1 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[1];
    uchar vec3b2 = img.at<cv::Vec3b>(0,0)[2];
    std::cout<<"vec3b = "<<vec3b<<std::endl;
    std::cout<<"vec3b0 = "<<(int)vec3b0<<std::endl;
    std::cout<<"vec3b1 = "<<(int)vec3b1<<std::endl;
    std::cout<<"vec3b2 = "<<(int)vec3b2<<std::endl;
 
    std::system("PAUSE");
    return 0;
}

初写于 2015-04-28，未完待续。

首发于 Yimian Dai's Homepage，转载请注明出处。

参考资料：

OpenCV参考手册之Mat类详解（一）
OpenCV参考手册之Mat类详解（二）
OpenCV参考手册之Mat类详解（三）

《OpenCV 2 计算机视觉编程手册》

2015-04-28-OpenCV for Matlab Use

1. 成员变量

rows

cols

data

dims

step

2. 成员方法

at

channels

clone

col

colRange

convertTo

copyTo

create

cross

depth

diag

dot

elemSize

elemSize1

empty

eye

isContinuous

ones

ptr

reshape

row

rowRange

setTo

size

t

total

type

zeros

3. 内存管理相关

addref

release

~Mat

4. 待日后补充

adjustROI

AUTO_STEP

copySize

checkVector

CONTINUOUS_FLAG

SUBMATRIX_FLAG

allocate

assignTo

step1

deallocate

datastart

datalimit

dataend

flags

initEmpty

isSubmatrix

locateROI

MAGIC_VAL

operator cv::Matx<_Tp, m, n>

operator cv::Vec<_Tp, n>

operator_CvMat

operator CvMatND

operator IplImage

operator std::vector<_Tp, std::allocator><_Tp>>

operator()

operator=

push_back_

pop_back

refcount

reserve

mul

inv

begin

end

push_back

参考资料：

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