三、C++中的Mat对象

news2025/11/1 1:01:53

图片在C++中是作为矩阵Matrix进行处理对待的，通过Mat数据类型进行处理
在这里插入图片描述
新建项目这里就不再赘述了哈，可以参考博文：零、环境搭建(第三部分Visula Studio中新建项目)
我这边创建的项目名称为：1_31_matrix

为了养成良好的项目开发习惯，对于某些功能的实现都重新定义一个头文件，然后再创建一个新的文件去实现头文件中所定义的类中所有的方法，最后通过项目的主文件进行调用即可

一、创建头文件

在项目的头文件中，右击添加，新建项
在这里插入图片描述
创建Mat对象头文件，我这边是mat_attribute.h
在这里插入图片描述
该头文件声明了一个Matrices类(class Matrices)，该类下面声明一个函数(void mat_create(Mat& image))

mat_attribute.h头文件内容如下：

#pragma once

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

class Matrices {
	public:
		void mat_create(Mat& image);
};

二、实现头文件中创建的类中的方法

创建个文件，用于实现头文件中Matrices类中的mat_create函数
我这个文件是：matrices.cpp
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Ⅰ，新建图片

1，创建一张单颜色通道全为0的8×8图片

#include"mat_attribute.h"，导入自定义的头文件
#include <opencv2/opencv.hpp>，因为要显示图片，导入opencv

Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8UC1)
参数一：zeros()，全为零
参数二：Size(8, 8)，图片大小8×8
参数三：CV_8UC1，8位(8)、无符号字符(unsigned char，UC)、单通道(1)

namedWindow("new_8*8*1_zeros", WINDOW_FREERATIO);，创建一个新的窗体命名为new_8*8*1_zeros，窗体显示为自适应WINDOW_FREERATIO

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8UC1);

	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;

	namedWindow("new_8*8*1_zeros", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("new_8*8*1_zeros", y1);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述

2，创建一张三颜色通道全为0的8×8图片

同理，全为0的8×8三通图片就可以通过Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8UC3);进行实现，这里需要注意是，图片以矩阵进行展示，竖着切，下面这个图应该可以很好的展示C++中mat通过二维数组进行展示的像素点值
在这里插入图片描述

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8UC3);

	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;

	namedWindow("new_8*8*3_zeros", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("new_8*8*3_zeros", y1);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述

3，创建一张单颜色通道全为1的8×8图片

到这里可能会有同学根据第一个样例，比葫芦画瓢进行这个样例的改写了，Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC1);，没毛病！

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC1);

	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;

	namedWindow("new_8*8*1_ones", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("new_8*8*1_ones", y1);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述

4，创建一张三颜色通道全为1的8*8图片

①，若通过ones进行创建三颜色通道全为1图片，仅仅给第一个通道全赋值为1而已，其余连个颜色通道像数值还是0

同理，比葫芦画瓢进行这个样例的改写了，Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);，有问题！！！！

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);

	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;

	namedWindow("new_8*8*3_ones", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("new_8*8*3_ones", y1);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述
可以看到，出现了问题，只有一个通道被赋值给了1，其他的俩通道还是0

②，通过直接给mat赋值的方法，也仅仅针对的是第一个颜色通道进行赋值，其他颜色通道数值仍为0

如果直接对这个mat赋值(y1 = 128;)的话，也仅仅针对的是第一个通道进行赋值

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);
	y1 = 128;
	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;

	namedWindow("new_8*8*3_ones", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("new_8*8*3_ones", y1);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述

③，Scalar()函数对三个通道赋值

y1 = Scalar(128,128,128);，该函数可以实现对三个颜色通道依次赋值，三个参数分别为BGR三颜色通道的值
为了演示效果明显，采用灰度图(128,128,128)进行测试

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);
	y1 = Scalar(128,128,128);
	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;

	namedWindow("new_8*8*3_ones", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("new_8*8*3_ones", y1);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述
该方法可以满足对三颜色通道全部进行设置的操作

Ⅱ，赋值操作(=)

赋值操作=，可以理解为浅拷贝，指向的是同一个对象
y1 = Scalar(128,128,128);，可以看到y1是灰度图
y2 = y1;，赋值之后y1和y2其实同一个内存数据
y2 = Scalar(255,0,0);，改变y2时，y1也发生了改变，展示y1和y2时，都是蓝色的图片，可以理解为浅拷贝，都是同一个对象

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);
	y1 = Scalar(128,128,128);
	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;
	
	Mat y2;
	y2 = y1;
	y2 = Scalar(255,0,0);

	namedWindow("test1", WINDOW_FREERATIO);
	namedWindow("test2", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("test1", y1);
	imshow("test2", y2);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述

Ⅲ，clone()函数

clone()就是深拷贝了，是两个完全不同的对象
y2 = y1.clone();，y1和y2是两个完全不同的对象了
y2 = Scalar(255,0,0);，操作y2时对y1没有影响

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);
	y1 = Scalar(128,128,128);
	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;
	
	Mat y2;
	y2 = y1.clone();
	y2 = Scalar(255,0,0);

	namedWindow("test1", WINDOW_FREERATIO);
	namedWindow("test2", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("test1", y1);
	imshow("test2", y2);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

在这里插入图片描述

Ⅳ，copyTo()函数

这个和clone()函数类似，都是深拷贝，独立成不同的空间
y1.copyTo(y2);，这里是y1拷贝给y2，将y1的内容全部独立开辟内存空间给y2，y1和y2是相互独立的
y2 = Scalar(255,0,0)，改变y2，y1没有影响

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat y1 = Mat::ones(Size(8, 8), CV_8UC3);
	y1 = Scalar(128,128,128);
	std::cout << "width:" << y1.cols << " height:" << y1.rows << " channels:" << y1.channels() << std::endl;
	std::cout << y1 << std::endl;
	
	Mat y2;
	y1.copyTo(y2);//y1拷贝给y2，此处y1和y2一样，但是是两个完全独立的对象，深拷贝
	y2 = Scalar(255,0,0);
	
	namedWindow("test1", WINDOW_FREERATIO);
	namedWindow("test2", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("test1", y1);
	imshow("test2", y2);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述

Ⅴ，构建mask掩膜操作

掩膜操作不陌生吧，Mat也可以进行构建mask，也方便opencv之后的一系列操作

#include"mat_attribute.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void Matrices::mat_create() {

	Mat mask = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, 
		                           -1, 5, -1, 
		                           0, -1, 0);
	std::cout << "width:" << mask.cols << " height:" << mask.rows << " channels:" << mask.channels() << std::endl;
	std::cout << mask << std::endl;

	namedWindow("mask", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("mask", mask);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

}

效果图如下：
在这里插入图片描述

三、主函数文件

同理，创建一个cpp文件，我这里以yy_main.cpp为例
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
#include "mat_attribute.h"，导入自定义的头文件
Matrices yy;，对这个类进行赋予对象
yy.mat_create();，调用这个类中的mat_create()函数

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include "mat_attribute.h"

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
	Matrices yy;
	yy.mat_create();
	return 0;
}

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